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联合分层注意力网络和独立循环神经网络的地域欺凌识别
1
作者
孟曌
田生伟
+1 位作者
禹龙
王瑞锦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第8期2450-2455,共6页
为提高对文本语境深层次信息的利用效率,提出了联合分层注意力网络(HAN)和独立循环神经网络(IndRNN)的地域欺凌文本识别模型——HACBI。首先,将手工标注的地域欺凌文本通过词嵌入技术映射到低维向量空间中;其次,借助卷积神经网络(CNN)...
为提高对文本语境深层次信息的利用效率,提出了联合分层注意力网络(HAN)和独立循环神经网络(IndRNN)的地域欺凌文本识别模型——HACBI。首先,将手工标注的地域欺凌文本通过词嵌入技术映射到低维向量空间中;其次,借助卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取地域欺凌文本的局部及全局语义特征,并进一步利用HAN捕获文本的内部结构信息;最后,为避免文本层次结构信息丢失和解决梯度消失等问题,引入IndRNN以增强模型的描述能力,并实现信息流的整合。实验结果表明,该模型的准确率(Acc)、精确率(P)、召回率(R)、F1和AUC值分别为99.57%、98.54%、99.02%、98.78%和99.35%,相比支持向量机(SVM)、CNN等文本分类模型有显著提升。
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关键词
地域欺凌
结构信息
分层注意力网络
独立循环神经网络
词向量
语境
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职称材料
题名
联合分层注意力网络和独立循环神经网络的地域欺凌识别
1
作者
孟曌
田生伟
禹龙
王瑞锦
机构
新疆大学软件学院
新疆大学网络中心
电子科技大学信息与软件工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第8期2450-2455,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61662074,61563051,61262064)
国家自然科学基金重点项目(61331011)
+1 种基金
新疆维吾尔自治区科技人才培养项目(QN2016YX0051)
天山青年计划项目(2017Q011)~~
文摘
为提高对文本语境深层次信息的利用效率,提出了联合分层注意力网络(HAN)和独立循环神经网络(IndRNN)的地域欺凌文本识别模型——HACBI。首先,将手工标注的地域欺凌文本通过词嵌入技术映射到低维向量空间中;其次,借助卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取地域欺凌文本的局部及全局语义特征,并进一步利用HAN捕获文本的内部结构信息;最后,为避免文本层次结构信息丢失和解决梯度消失等问题,引入IndRNN以增强模型的描述能力,并实现信息流的整合。实验结果表明,该模型的准确率(Acc)、精确率(P)、召回率(R)、F1和AUC值分别为99.57%、98.54%、99.02%、98.78%和99.35%,相比支持向量机(SVM)、CNN等文本分类模型有显著提升。
关键词
地域欺凌
结构信息
分层注意力网络
独立循环神经网络
词向量
语境
Keywords
regional bullying
structural information
Hierarchical Attention Network (HAN)
Independent Recurrent Neural Network (IndRNN)
word vector
context
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合分层注意力网络和独立循环神经网络的地域欺凌识别
孟曌
田生伟
禹龙
王瑞锦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
0
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