人工智能-机器学习-面向计算机的N1N2句法关系及语义关系研究.pdf

目前关系抽取方法中，传统深度学习方法存在长距离依赖问题，并且未考虑模型输入与输出的相关性。针对以上问题，提出了一种将LSTM（long short-term memory）模型与注意力机制相结合的关系抽取方法。将文本信息向量化，提取文本局部特征，再将文本局部特征导入双向LSTM模型中，通过注意力机制对LSTM模型的输入与输出之间的相关性进行重要度计算，根据重要度获取文本整体特征；最后将局部特征和整体特征进行特征融合，通过分类器输出分类结果。在SemEval-2010 task 8语料库上的实验结果表明，该方法的准确率和稳定性较传统深度学习方法有进一步提高，为自动问答、信息检索以及本体学习等领域提供了方法支持。

知识图谱-基于LSTM的语义关系分类研究, 通过长短时记忆神经网络来对语义分类构造知识图谱

基于语义关系图的新闻事件聚类算法计算机研究与应用.docx

IEML IEML是一种常规的语言语言（作为自然语言构建），其语法与语义平行。 这意味着在IEML中，表达式结构的微小变化会导致语义上接近的表达式。 例如： [! E:S:. ()(uA:.-) > E:.l.- (E:.-U:.s.-l.-')] [! E:S:. ()(uA:.-) > E:.l.- (E:.-U:.s.-l.-')] ：向上 [! E:S:. ()(uA:.-) > E:.l.- (E:.-U:.d.-l.-')] [! E:S:. ()(uA:.-) > E:.l.- (E:.-U:.d.-l.-')] ：下移 仅E:.-U:. s .-l.-' （向上）已更改为E:.-U:. d .-l.-' （向下）。 这些属性使得通过编辑距离计算可以自动计算语言的不同表达之间的语义关系。 因此，该语言中没有同义词，因为通过构造，这些同义词将被相同地编写。 另一方面，用I