基本信息

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文档摘要

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《基于LSTM的语义关系分类研究》

一、引言

语义关系分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，旨在分析句子中词汇之间的关系。这种关系的理解对于提升文本的深度分析和智能处理至关重要。随着深度学习和神经网络的发展，特别是长短时记忆网络（LSTM）在文本处理中的应用，为语义关系分类带来了新的可能性和解决方案。本文基于LSTM网络结构，提出一种新型的语义关系分类模型，并对模型的设计和实验结果进行了深入研究和分析。

二、相关研究综述

近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始关注语义关系分类任务。传统的方法通常依赖于手工特征提取和复杂的规则集，然而这些方法往往无法有效捕捉文本中的深层语义信息。随