基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别

否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离,它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究,采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型,预训练的词向量为输入特征对触发词进行识别,在此基础上添加已知触发词特征对覆盖域进行识别。中文否定与不确定信息语料上,触发词识别取得F1值为91.03%,覆盖域识别在该语料的子语料财经新闻上取得F1值最高为73.91%。实验结果表明,这一模型在汉语否定触发词识别和覆盖域识别上取得的效果优于CRF模型和BiLSTM模型。

否定词提升的语用解释

本文以Horn的算术语用级差模式与Levinson的一般会话隐含理论为依据,考察否定词提升触发词以及否定词提升解读的语用推理机制,认为语用分析途径解释否定词提升现象有一定的说服力与解释力。