张俊驰
- 作品数：2 被引量：12H指数：1
- 供职机构：湖北大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 双向循环网络中文分词模型被引量：11
- 2017年
- 针对统计方法的中文分词模型主要依赖于特征工程,难以捕捉句子中长距离依赖关系等问题,提出一种双向循环网络中文分词模型.为能有效获取待分类字符的上下文特征,避免局部窗口大小的限制,使用长短时记忆网络(Long Short-Term M emory Neural Netw ork,LSTM)作为神经网络隐藏层,同时增加一层反向LSTM抽取字符的将来信息特征.提出一种语言模型预训练的网络权值初始化方法,该模型同时得到中文字符embeddings分布式向量特征.在标准分词数据集上测试表明该模型取得比以往统计标注方法更好的效果.通过对比实验结果发现深层神经网络能提取出不逊于人工总结的分词特征.
- 胡婕张俊驰
- 关键词：分词
- 基于复述的中文自然语言接口被引量：1
- 2016年
- 针对传统以句法分析为主的数据库自然语言接口系统识别用户语义准确率不高,且需要大量人工标注训练语料的问题,提出了一种基于复述的中文自然语言接口(NLIDB)实现方法。首先提取用户语句中表征数据库实体词,建立候选树集及对应的形式化自然语言表达;其次由网络问答语料训练得到的复述分类器筛选出语义最相近的表达;最后将相应的候选树转换为结构化查询语句(SQL)。实验表明该方法在美国地理问答语料(Geo Queries880)、餐饮问答语料(Rest Queries250)上的F1值分别达到83.4%、90%,均优于句法分析方法。通过对比实验结果发现基于复述方法的数据库自然语言接口系统能更好地处理用户与数据库的语义鸿沟问题。
- 张俊驰胡婕刘梦赤
- 关键词：数据库自然语言接口复述
