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子句级别的自注意力机制的情感原因抽取模型
被引量:
1
1
作者
覃俊
孟凯
+2 位作者
刘晶
廖立婷
毛养勤
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第1期64-73,共10页
情感原因抽取(ECE)是情感分析领域的一项重要子任务,旨在识别给定文档中某种情绪表达所对应的原因.现有的一些工作将该任务定义为子句分类任务,关注了文档和子句之间的联系,而忽略情感描述子句与情感原因子句的直接语义联系,同时存在标...
情感原因抽取(ECE)是情感分析领域的一项重要子任务,旨在识别给定文档中某种情绪表达所对应的原因.现有的一些工作将该任务定义为子句分类任务,关注了文档和子句之间的联系,而忽略情感描述子句与情感原因子句的直接语义联系,同时存在标签不平衡问题,使得情感原因子句位置难以定位.因此,提出了一个基于子句的自注意力机制同时结合了子句相对位置关系的神经网络模型去寻找情感原因子句.为了更加突显句子的局部特征,利用卷积神经网络抽取每个子句的上下文特征.模型首先使用双向长短期记忆网络编码子句信息,融合子句位置特征后,利用自注意力机制计算情感原因子句和情感描述子句之间的语义信息,并结合子句局部上下文特征,抽取情感原因子句.在基于新浪城市新闻的情感原因抽取中文数据集上,查全率R达到83.83%,优于目前的基线方法.
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关键词
情感原因抽取
自注意力机制
双向长短期记忆网络
卷积神经网络
相对位置关系
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职称材料
融合汉字字形信息的文本关系抽取
2
作者
覃俊
廖立婷
+2 位作者
刘晶
叶正
刘璐
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第2期208-214,共7页
关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系,是当前自然语言处理领域的热门方向之一.由于中文具有复杂的句式和语法,导致现有的神经网络提取的特征以及语义表示能力较差,从而影响中文关系抽取的性能.汉字是象形文字,其字形结构在一...
关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系,是当前自然语言处理领域的热门方向之一.由于中文具有复杂的句式和语法,导致现有的神经网络提取的特征以及语义表示能力较差,从而影响中文关系抽取的性能.汉字是象形文字,其字形结构在一定程度上隐含了字义,为此提出了包含字形级别实体表示的BERT_BIGRU_Glyph模型.模型中选用基于转换器的双向编码表征(BERT)为预训练模型、双向门控循环单元(BI-GRU)获取句子上下文表示.实体由字级表示和实体字形级表示共同构成,在实体字形表示中嵌入了BERT、BERT_CNN和BERT_BI-GRU三种提取字形特征的策略来丰富实体语义信息.实验结果表明:所提出的模型在实体字形相似的关系抽取中性能更优.
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关键词
关系抽取
基于转换器的双向编码表征
双向门控循环单元
字形嵌入
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职称材料
题名
子句级别的自注意力机制的情感原因抽取模型
被引量:
1
1
作者
覃俊
孟凯
刘晶
廖立婷
毛养勤
机构
中南民族大学计算机科学学院&湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心
出处
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第1期64-73,共10页
基金
湖北省技术创新专项重大资助项目(2019ABA101)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZT20024,CZQ20012)。
文摘
情感原因抽取(ECE)是情感分析领域的一项重要子任务,旨在识别给定文档中某种情绪表达所对应的原因.现有的一些工作将该任务定义为子句分类任务,关注了文档和子句之间的联系,而忽略情感描述子句与情感原因子句的直接语义联系,同时存在标签不平衡问题,使得情感原因子句位置难以定位.因此,提出了一个基于子句的自注意力机制同时结合了子句相对位置关系的神经网络模型去寻找情感原因子句.为了更加突显句子的局部特征,利用卷积神经网络抽取每个子句的上下文特征.模型首先使用双向长短期记忆网络编码子句信息,融合子句位置特征后,利用自注意力机制计算情感原因子句和情感描述子句之间的语义信息,并结合子句局部上下文特征,抽取情感原因子句.在基于新浪城市新闻的情感原因抽取中文数据集上,查全率R达到83.83%,优于目前的基线方法.
关键词
情感原因抽取
自注意力机制
双向长短期记忆网络
卷积神经网络
相对位置关系
Keywords
emotion cause extraction
self-attention mechanism
bidirectional long-term short-term memory network
convolutional neural network
relative position relationship
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合汉字字形信息的文本关系抽取
2
作者
覃俊
廖立婷
刘晶
叶正
刘璐
机构
中南民族大学计算机科学学院&湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心
出处
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第2期208-214,共7页
基金
湖北省技术创新专项重大资助项目(2019ABA101)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZQ20012)。
文摘
关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系,是当前自然语言处理领域的热门方向之一.由于中文具有复杂的句式和语法,导致现有的神经网络提取的特征以及语义表示能力较差,从而影响中文关系抽取的性能.汉字是象形文字,其字形结构在一定程度上隐含了字义,为此提出了包含字形级别实体表示的BERT_BIGRU_Glyph模型.模型中选用基于转换器的双向编码表征(BERT)为预训练模型、双向门控循环单元(BI-GRU)获取句子上下文表示.实体由字级表示和实体字形级表示共同构成,在实体字形表示中嵌入了BERT、BERT_CNN和BERT_BI-GRU三种提取字形特征的策略来丰富实体语义信息.实验结果表明:所提出的模型在实体字形相似的关系抽取中性能更优.
关键词
关系抽取
基于转换器的双向编码表征
双向门控循环单元
字形嵌入
Keywords
relationship extraction
bidirectional encoder representation from transformers
bi-directional gated recurrent unit
glyph embedding
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
子句级别的自注意力机制的情感原因抽取模型
覃俊
孟凯
刘晶
廖立婷
毛养勤
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
2
融合汉字字形信息的文本关系抽取
覃俊
廖立婷
刘晶
叶正
刘璐
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022
0
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职称材料
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