基于回归的唯一谓语中心词识别

作者：尚千壹; 陈艳平^*; 黄瑞章; 秦永彬

来源：计算机工程与设计, 2023, 44(04): 1213-1219.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2023.04.034

• 谓语
• 中心词
• 长短期记忆
• 唯一性
• 回归
• 识别
• 卷积

为解决谓语中心词识别中的唯一性问题，提出一种基于回归模型的谓语中心词识别模型，使用回归网络与神经网络结合直接输出预测的谓语中心词结束位置与开始位置。对数据集进行预训练，利用BILSTM层捕捉句子上下文的信息，通过卷积神经网络对句子中的特征进行进一步提取，使用多元线性回归层对特征进行线性回归计算，预测唯一谓语中心词的位置，训练过程中不断修正预测值与真实值的距离。使用中国判决网上获取的判决文书作为数据集进行唯一谓语中心词识别的实验，结果达到了82.99%的F值评分，验证了该模型的可行性和有效性。

• 出版日期2023
• 单位贵州大学