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题名融合反讽语言特征的反讽语句识别模型
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作者
韦斯羽
朱广丽
谈光璞
张顺香
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机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期689-696,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(62076006)
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-008).
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文摘
反讽是采用内隐的形式来表达情感的一种方法,反讽语句在文字和所想表达的情感上存在着不同,这使得对反讽语句进行情感分类变得更加困难。针对这一现象,提出一种融合反讽语言特征的反讽语句识别模型,通过加入反讽语言特征来提高反讽语句的识别准确率。首先,采用卡方检验算法对反讽语言进行分析并获取语言特征;然后,利用Word2Vec对语言特征进行训练获取语言特征的特征表示,同时使用注意力机制与Bi-GRU(双向门控循环神经单元)模型获取句子的特征表示;最后,将语言特征的特征表示与句子的特征表示进行融合并作为情感分类层的输入,对反讽语句进行识别。与CNN-AT、CNN-Adv、EPSN等3种模型进行对比,实验结果表明,该模型可以有效提高对于反讽语句的识别准确率。
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关键词
反讽语句识别
语言特征
卡方检验算法
Word2Vec
双向门控循环神经单元
注意力机制
深度学习
智能信息处理
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Keywords
ironic sentence recognition
language features
Chi-square test algorithm
Word2Vec
bidirectional gated recursive neural unit
attention mechanism
attention mechanism
deep learning
intelligent information processing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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