-
题名基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别
被引量:2
- 1
-
-
作者
张瑾晖
张绍武
林鸿飞
樊小超
杨亮
-
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
新疆师范大学计算机科学技术学院
-
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期10-18,共9页
-
基金
面向社交媒体的中文幽默计算研究(62076046)
基于情感语义表示的隐式情感分析(61702080)
基于媒体画像和防疫图谱的中国防疫形象评估和对策研究(21BXW047)。
-
文摘
幽默在人们日常交流中发挥着重要作用。随着人工智能的快速发展,幽默等级识别成为自然语言处理领域的热点研究问题之一。已有的幽默等级识别研究往往将幽默文本看作一个整体,忽视了幽默文本内部的语义关系。该文将幽默等级识别视为自然语言推理任务,将幽默文本划分为“铺垫”和“笑点”两个部分,分别对其语义和语义关系进行建模,提出了一种多粒度语义交互理解网络,从单词和子句两个粒度捕获幽默文本中语义的关联和交互。在Reddit公开幽默数据集上进行了实验,相比之前最优结果,模型在语料上的准确率提升了1.3%。实验表明,引入幽默文本内部的语义关系信息可以提高模型的幽默识别性能,而该文提出的模型也可以很好地建模这种语义关系。
-
关键词
幽默等级识别
自然语言推理
多粒度
语义交互理解
-
Keywords
humor level recognition
natural language inference
multi-granularity
semantic interaction understanding
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-