基于双向LSTM的维吾尔语事件因果关系抽取

作     者：田生伟 周兴发 禹龙 冯冠军 艾山.吾买尔 李圃 TIAN Shengwei;ZHOU Xingfa;YU Long;FENG Guanjun;Aishan WUMAIER;LI Pu

作者机构：新疆大学软件学院乌鲁木齐830046 新疆大学网络中心乌鲁木齐830046 新疆大学人文学院乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学语言学院乌鲁木齐830046 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2018年第40卷第1期

页      面：200-208页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61662074 61563051 61262064) 国家自然科学基金重点项目(61331011) 新疆自治区科技人才培养项目(QN2016YX0051)~~ 

主　　题：语言信号处理 事件因果关系 维吾尔语 双向LSTM 词嵌入 批样规范化 

摘      要：针对传统方法不能有效抽取维吾尔语事件因果关系的问题,该文提出一种基于双向LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)的维吾尔语事件因果关系抽取方法。通过对维吾尔语语言以及事件因果关系特点的研究,提取出10项基于事件内部结构信息的特征;同时为充分利用事件语义信息,引入词嵌入作为Bi LSTM的输入,提取事件句隐含的深层语义特征并利用批样规范化(Batch Normalization,BN)算法加速Bi LSTM的收敛;最后融合这两类特征作为softmax分类器的输入进而完成维吾尔语事件因果关系抽取。实验结果表明,该方法用于维吾尔语事件因果关系的抽取准确率为89.19%,召回率为83.19%,F值为86.09%,证明了该文提出的方法在维吾尔语事件因果关系抽取上的有效性。