基于深度学习的跨语言信息抽取研究

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1、义蓮键Ａ乂聋ＤＡＬＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦｆｉ西王导恆巧交Ｍ乂ＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ鑛基于深度学习的跨语言信息抽取研究计算机应用技术学科专业作看姓名墜适周恵巍副教授指导教师答辩日期２０１６６＾＾硕：±ｒ学位论文基于深度学习的跨语言信息抽取研究－ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｒｏｓｓｌａｎｇｕａｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｇＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ作者姓名：陈龙学科、专业：计算机用技术学号：２１３０９

2、１５３指导教师：周惠巍副教授完成日期：２０１６年０６月１１日夫金巧义夫聲ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙ＾大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，也不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。球《缘马聲磋语畫隹１抽取餐

3、学位论文题目：如乃／Ｉ／《／作者签名：日期：如年月日ａ大连理工大学硕±学位论文摘要基于机器学习的信息抽取方法性能依赖训练语料的质量和数量。然而标注数据在不同语言分布不均衡一，阻碍了中文的信息抽取研究。针对送问题，研究人员提出跨语言信息抽取方法，利用资源丰富语言（源语言）的标注数据来训练资源直乏语言（目标语言）的信息抽取系统。然而，语言鸿沟和机器翻译错误影响了信息抽取的性能。本文研究基于深度学习的中英文跨语言信息抽取技术，主要包括Ｗ下内容：（１）基于降噪自动编码机（ＤＡＥ）的双视图跨语言信息抽取提出基于ＤＡＥ的双视图跨语言信息抽

4、取方法。在源语言和目标语言向量重构过程中，ＤＡＥ适当引入噪音，减少翻译错误对分类性能的影响。同化在中英文两个视图，。分别构建分类模型，融合两个模型的分类结果，减少语言鸿沟对分类性能的影响在跨语言情感分类和跨语言模糊限制语识别两个任务进行实验，证明ＤＡＥ模型和双视图方法均能有效提高跨语言信息抽取性能。（２）基于双语词表示的跨语言信息抽取提出基于双语词表示的跨语言信息抽取方法，双语词表示的学习分为无监督和有监督两个学习阶段。无监督学习阶段利用ＤＡＥ进行中英文双语词表示学习，捕获中英文双语语义信息。有监督学习阶段将训练语料的标注信息嵌入双语词表示，提

5、高信息抽取。性能实验表明，双语词表示能够有效捕获双语语义信息和标注信息，克服双视图方法难Ｗ深入融合两种语言的不足。（３）基于联合表示学习的跨语言信息抽取提出基于験合表示学习的跨语言信息抽取方法。采用长短时记忆递归网络（ＬＳＴＭ），学习中英文双语表示。在词语义表示基础上，引入上下文情感（模糊）信息表示，联合训练惰感词（模糊限制语）在特定语境下的语义和情感（模糊）信息。实验表明ＬＳＴＭ能够有效实现跨语言信息抽取。同时，词语义表示与上下文情感（模糊）信息的联合表示学习能够进一步提高跨语言信息抽取的性能。本文研究了基于深度学习的跨语言信息抽取方法，

6、减少了翻译错误、语言鸿沟等对跨语言分类性能的影响，获得了有效的双语语义信息和标注信息，提高了跨语言信息抽取性能，为深度学习理论在跨语言的相关研究提供了有益借鉴。关键词：跨语言信息抽取；双视图；深度学习双语词表示合表示学习；；联－－Ｉ基于裸度学习的跨语言信息抽取研究ｓｅａｒｃｈｏｎＣｒｏｓｓ－民ｅｌａｎｇｕａｅＩｎｆｂｒｍａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐｇＬｅａｒｎｉｎｇＡｂ巧ｒａｃｔＴｈｅｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｍａｃｈｉｎｅｌｅａｍｉ打ｂａｓｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏ打ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ

7、ｓｓｔｅｍｒｅｌｉｅｓｏｎｔｈｅｐｇｙｑｕａｌｉｔｙａｎｄｑｕａｎｔｉｔｙｏｆｔｒａｉ打ｉ打ｇｃｏｒｐｏｒａ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｌａｂｅｌｅｄｄａｔａｉｎｄｉｆｆｅｒｅ打ｔｌａｎｇｕａｇｅｓａｒｅｖｅｒｙｍｂａｌａｎｃｅｄｈｅａｃｋｏｆａｂｅｌｅｄｄａｔａｍｉｔｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｏｒｅｓｓｉｎＣｈｉｎｅｓｅａｎｄｏ１；ｈｅｒｉ．Ｔｌｌｌｉｐｇ－ｍ－ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｃａｒｃｅｌａｎｕａｅｓ．Ｉ打ｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌ