基于多注意力机制的维吾尔语人称代词指代消解.docx
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2023-02-23
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指代(Anaphora)作为一种常见的语言现象, 广泛存在于自然语言的表达之中. 它对语言
的简化表达、主题的突出性描述和语言表达连贯性起着重要的作用. 对指代成分准确无歧
义的消解有助于机器分析和语篇理解
[1]
. 在语言学中, 指代词称为照应语(Anaphor), 用于指
向另一个语言单位, 被指代词称为先行语(Antecedent), 用于被指向的语言单位, 指代消解
(Anaphora Resolution)就是确定照应语所指代的先行语的过程
[2]
. 维吾尔语人称代词指代消
解是研究人称代词与句中名词和名词性短语的指代关系, 图 1 给出维吾尔语人称代词指代
消解例句.
图 1 维吾尔语人称代词指代消解例句
Fig. 1 The example of Uyghur personal pronoun anaphora resolution
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如果一个人称代词存在指代关系, 那么它与相关文本中的一个或多个提及的名词或名
词性短语关联. 本句中" (吾斯英)" 和" (他)" 存在指代关系, " (布
葛热汗)" 和" (他)" 不存在指代关系.
近年来, 随着深度学习技术在语音识别、计算机视觉、图像识别等领域的重大突破,
学者们尝试将深度学习模型应用于自然语言处理任务中. 例如 Kim 使用卷积神经网络
(Convolutional neural network, CNN)进行句子建模, 解决情感分类任务
[3]
, Irsoy 等使用循环神
经网络(Recurrent neural network, RNN)进行意见分析
[4]
, Tai 等使用长短时记忆网络(Long
short term memory network, LSTM)解决情感分类问题
[5]
, 这些基于深度学习的方法在自然语
言处理任务中取得了比以往研究更好的分类效果.
指代消解作为自然语言处理一个重要子任务, 深度学习模型在指代消解中得到广泛的
研究. 这些研究关注照应语和候选先行语的语义信息, 应用大量的神经网络模型进行候选先
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