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International Journal of Computational Linguistics And Chinese Language Processing THCI
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| 篇名 | 以深層類神經網路標記中文階層式多標籤語意概念 |
|---|---|
| 卷期 | 23:2 |
| 並列篇名 | Hierarchical Multi-Label Chinese Word Semantic Labeling using Deep Neural Network |
| 作者 | 周瑋傑 、 王逸如 |
| 頁次 | 085-098 |
| 關鍵字 | 詞向量 、 類神經網路 、 最小分類誤差 、 廣義知網 、 階層式分類 、 多標籤分類 、 Word2Vec 、 Neural Network 、 Minimum Classification Error 、 E-HowNet 、 Hierarchical Classification 、 Multi-label Classification 、 THCI Core |
| 出刊日期 | 201812 |
中文摘要
統上對超過100 個階層式標籤分類可以使用扁平 (flatten) 標籤做分類，但如此會喪失架構樹 (taxonomy) 的階層資訊。本研究旨在對廣義知網中文詞彙做概念分類與標記，提出考慮廣義知網架構樹階層關係之深層類神經網路訓練方法，其輸入為詞彙樣本點的詞向量，詞向量方面本研究亦提出考慮上下文前後關係之2-Bag Word2Vec，而各階層的訓練結果有不同的重要性，所以在模型的最後使用最小分類誤差法，賦予各階層在測試階段時不同的權重。實驗結果顯示階層式 (hierarchical) 分類預測正確率會比扁平分類還高。
英文摘要
Traditionally, classifying over 100 hierarchical multi-labels could use flatten classification, but it will lose the taxonomy structure information. This paper aimed to classify the concept of word in E-HowNet and proposed a deep neural network training method with hierarchical relationship in E-HowNet taxonomy. The input of neural network is word embedding. About word embedding, this paper proposed order-aware 2-Bag Word2Vec. Experiment results shown hierarchical classification will achieved higher accuracy than flatten classification.