基于序列到序列的中文短文本省略补全

摘要

省略作为一种常见的语言现象,在上下文中普遍存在,特别是在问答、对话等短文本中出现的频度更高.不同于传统的机器学习方法,该文针对问答、对话这样的短文本,构建了一个序列到序列的神经网络模型来实现对上下文中出现的省略进行识别和补全.在搜集和整理的短文本问答和对话语料上进行了各种实验,验证了该模型在省略识别和恢复上能够取得较好的性能.