技术特征：
技术总结
本发明提出了一种基于递归神经网络的隐式篇章关系分析方法，属于自然语言处理应用技术领域。包括以下步骤：首先基于一定规则初始化训练语料的词向量，然后把词向量作为Bi‑LSTM模型的输入，得到Bi‑LSTM模型的两个隐层向量，并将其拼接后作为递归神经网络的输入，该网络结构所需的句法树由PDTB语料的标注得出，合成函数采用神经张量合成，最后，得到每个论元的向量表示，并把两个论元向量拼接后输入MLP中进行分类，采用随机梯度下降法更新模型中的参数至收敛，使用性能最优的参数完成隐式篇章关系的分析。
技术研发人员：鉴萍;耿瑞莹;黄河燕
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2017.06.26
技术公布日：2017.11.07