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题名基于图依存分析的情感原因对抽取任务
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作者
高德辰
张本文
赵容梅
琚生根
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机构
四川大学计算机学院
四川民族学院理工学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期1324-1329,1336,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61972270)
四川省新一代人工智能重大专项项目(2018GZDZX0039)
四川省重点研发资助项目(2019YFG0521)。
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文摘
情感原因对抽取是情感分析任务中的子任务,旨在抽取出给定文档中的所有情感子句以及引起该情感所对应的原因子句。先前的研究在生成情感子句与原因子句表示时忽略了情感子句与原因子句之间的相互联系。为了解决上述问题,基于图依存分析的思想并融入了图注意力机制,提出了GAT-ECPE模型。该模型在获取到情感子句表示与原因子句表示时,将句向量作为节点输入图注意力层从而学习到子句之间关系的信息,而后进行双仿射映射得到情感原因对的编码表示。并且设置了多任务来将情感抽取与原因抽取任务建立联系。在ECPE数据集上的实验结果证明,该模型相较于先前的一系列模型,在评估指标上有所提升。
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关键词
情感原因对抽取
图依存分析
图注意力机制
多任务
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Keywords
emotion cause pair extraction
graph-based dependency parsing
graph attention mechanism
multi-task
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分类号
TP393.04
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于语义依存和外部知识库的关键词抽取
被引量:1
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作者
倪兵
廖光忠
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学大数据科学与工程研究院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第3期821-826,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61673304)
国家社会科学基金重大计划基金项目(11&ZD189)。
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文摘
为提升基于TextRank算法的关键词抽取效果,分析中文语义结构和分词算法的特点,提出一种融合语义依存和外部知识库的方法。使用语义依存图代替共现窗口构建词图,增强词图中各节点间的语义联系;在此基础上引入规范化谷歌距离和领域词典这两个外部知识库特征,结合文档内外部信息对词图中的边进行加权计算,对提取出的文档关键词应用前后向匹配算法做进一步处理,使提取的关键词更具语义完整性。实验结果表明,该方法在数据集上的关键词抽取效果有了显著提升,可读性更强,验证了所提方法的有效性。
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关键词
抽取
语义依存图分析
外部知识库
前后向匹配算法
特征加权
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Keywords
keyword extraction
semantic dependency graph analysis
external knowledge base
forward and backward matching algorithm
feature weighting
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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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