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摘要
由于汉语框架网(CFN)的词元覆盖不全，使得CFN不能在大规模真实的文本中进行框架语义分析。框架语义学通过建立框架来解释词语的意义，框架与词语具有一定的语义相关性，而现有的方法在词元扩充任务中往往忽略了这种语义相关性。为此，提出一种融合框架表示的神经网络模型用于CFN词元扩充。利用双向LSTM对词语的词典释义和框架名进行建模，采用注意力机制得到与框架相关的词典释义表示；将框架语义表示和词典释义表示融合，从而得到词典中每个词的得分，输出得分高的词语。实验结果表明，该方法有效提高了CFN词元扩充的准确率，且优于基线模型。
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