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基于深度学习的蒙古语句法分析研究

发布时间:2020-06-14 01:10
【摘要】:蒙古语句法分析研究是蒙古文信息处理领域重要的研究内容之一,是包括篇章处理、语义研究、机器翻译、自动问答系统研究和信息自动抽取等研究的重要基础。近年来,作为研究热点的基于深度学习神经网络的方法在语音识别、图像处理、手写体识别、医学等领域取得了重要的研究进展。将其与自然语言处理相结合来研究,是自然语言处理研究的新方法。因此,本文基于深度学习神经网络,对蒙古文句法分析做了初步的研究。本文中,总共构建了三种蒙古文句法分析模型。首先是基于递归神经网络的蒙古语依存句法分析模型。此模型以基于前馈神经网络的依存句法分析器作为特征提取器。将提取的特征作为递归神经网络的输入,以此训练了基于递归神经网络的蒙古语依存句法分析模型。蒙古语句子是一个有序的,连续的词串,而且常用的递归神经网络具有时间序列方面的优势,因此基于递归神经网络训练蒙古语依存句法分析模型取得了一定的效果。其次是基于长短期记忆神经网络的蒙古语依存句法分析模型。此模型的构建与基于递归神经网络的蒙古语依存句法分析模型基本一致。不同的是,长短期记忆神经网络是递归神经网络的一个扩充,长短期记忆神经网络通过引入记忆单元和控制门的概念,较好地解决了递归神经网络梯度消失的问题。此网络还能够记忆具有较长时间隔的两个词之间的关系,从而与基于递归神经网络的蒙古语依存句法分析模型相比,基于长短期记忆神经网络的蒙古语依存句法分析模型的准确率有一定的提升。最后是基于端到端的蒙古语短语结构句法分析模型。此模型利用序列到序列模型,由编码器和解码器两部分组成。以蒙古语句子作为源语言,以短语结构句法树作为目标语言来训练了基于端到端的蒙古语短语结构句法分析模型,并取得了一定的成果。在结论部分概括了论文全文内容,并对以后的研究工作做了简单的论述。 【学位授予单位】:内蒙古大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:H212

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本文编号:2712030

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