结合字形特征与迭代学习的金融领域命名实体识别

针对中文金融文本领域的命名实体识别,该文从汉字自身特点出发,设计了结合字形特征、迭代学习以及双向长短时记忆网络和条件随机场的神经网络模型。该模型是一种完全端到端且不涉及任何特征工程的模型,其将汉字的五笔表示进行编码以进行信息增强,同时利用迭代学习的策略不断对模型整体预测结果进行改进。由于现有的命名实体识别研究在金融领域缺乏高质量的有标注的语料库资源,所以该文构建了一个大规模的金融领域命名实体语料库HITSZ-Finance,共计31210个文本句,包含4类实体。该文在语料库HITSZ-Finance上进行了一系列实验,实验结果均表明模型的有效性。

基于循环交互注意力网络的问答立场分析

针对现有问答立场分析方法未考虑问答文本间交互依赖关系的不足,该文提出一种基于循环交互注意力(recurrent interactive attention,RIA)网络的问答立场分析方法。该方法模拟人类的问答阅读理解机制,采用交互注意力机制和循环迭代策略,结合问题和回答的相互联系分析问答文本的立场信息。此外,为了处理问题文本无法明确表达自身立场的情况,该方法将问题转换为陈述句。在中文社交问答数据集上的实验结果表明,由于有效地表示了问答对依赖关系,本文方法的性能优于已有方法。