一种基于强化学习的指代消解方法

本发明公开了一种基于强化学习的指代消解方法，包括：数据预处理：对文本数据进行分词、分句、词性标注、词形还原、命名实体识别、句法解析，词向量转换，得到候选先行词和指代词相关特征；构建神经网络模型：该模型结合词向量和相关特征能够学习指代对的特点和相关语义信息，更好的对候选先行词和指代词进行排序打分，最后得到指代链；使用训练好的模型进行指代消解，输入文本数据，输出消解链。本发明方法针对启发式损失函数的不足，采用奖励衡量的机制来进行深度学习训练，提高了模型效果，针对不同语言数据集自动进行超参设置，免除了手工设置的必要，提高了模型的实用性拓展了适用范围。