基于神经网络的汉语口语多义选择

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汉语口语分析是交互式话语处理中的重要环节 .在汉语中 ,有意义的最小单位是词 ,因此多义选择是口语分析系统必须首先解决的问题 .该文提出了一种基于精简循环网络的汉语口语多义选择方法 ,并从词汇的语法、语义分类所固有的内在联系出发 ,给出了语法、语义的一致化处理策略 .通过使用会面安排领域的口语语料进行实验 ,多义选择的开放测试的正确率为 96 .9% . Chinese spoken language analysis is an important part of interactive discourse processing.In Chinese, the smallest unit of meaning is the word, so polysemy selection is the first problem to be solved by the spoken language analysis system.This paper presents a new method based on the simplified circulation network Based on the inherent relations between grammar and semantic classification of lexical meanings, this paper gives a coherent approach to the syntactic and semantic cohesion.Through the use of spoken language corpus in the field of meeting arrangements, the opening of polysemy Test the correct rate of 96.9%.
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