基于ATT-IndRNN-CNN的維吾爾語名詞指代消解

摘要：該文提出一種基于注意力機制(attention mechanism,ATT)、獨立循環神經網絡(independently recurrent neural network,IndRNN)和卷積神經網絡(convolutional neural network,CNN)結合的維吾爾語名詞指代消解模型(ATT-IndRNN-CNN)。根據維吾爾語的語法和語義結構,提取17種規則和語義信息特征。利用注意力機制作為模型特征的選擇組件計算特征與消解結果的關聯度,結果分別輸入IndRNN和CNN得到包含上下文信息的全局特征和局部特征,最后融合兩類特征并使用softmax進行分類完成消解任務。實驗結果表明,該方法優于傳統模型,準確率為87.23%,召回率為88.80%,F值為88.04%,由此證明了該模型的有效性。