基于词性特征和混合神经网络的中文作文优美句识别
王芷恒
王芳
黄树成
江苏科技大学计算机学院 镇江 212100
摘要：论文提出了一种基于词性特征和混合神经网络的中文作文优美句识别模型.首先将句子中的词项和每个词项所对应的词性特征向量化,融合表示;其次使用引入注意力机制(Attention Mechanisms)的卷积神经网络(CNN)获取融合后词向量的局部特征;使用双向门控循环单元(BiGRU)将融合后词向量序列化表示获得全局特征;融合得到的两个特征并将其连接到分类器进行优美句的识别.实验表明,论文提出的基于词性特征和混合神经网络的模型对优美句的识别准确率最高,达到了90.07%,F1值达到了83.13%.
关键词：优美句词性特征卷积神经网络注意力机制双向门控循环神经网络
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61772244)
论文发表日期：2025-04-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 995-1001 )
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