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词性信息在神经机器翻译中的作用分析
1
作者
郑一雄
朱俊国
余正涛
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第12期26-35,43,共11页
基于注意力机制的Transformer模型在机器翻译任务中已经取得了巨大的成功,但该模型仍是一个“黑箱”模型,其内部工作机制尚无法被直观理解。因此,如何在原有翻译模型基础上进一步提高机器翻译系统的翻译质量成为一个难点。该文以Transfo...
基于注意力机制的Transformer模型在机器翻译任务中已经取得了巨大的成功,但该模型仍是一个“黑箱”模型,其内部工作机制尚无法被直观理解。因此,如何在原有翻译模型基础上进一步提高机器翻译系统的翻译质量成为一个难点。该文以Transformer模型为研究对象,分析词与模型中隐状态节点之间的关系,分别屏蔽神经翻译模型的单个节点和节点组合,通过屏蔽节点前后译文的变化情况来分析节点的贡献度。在实验中,为了克服数据稀疏问题,该文关注开发集译文中不同词性的词的变化,分析词性信息与节点之间的关系,并根据贡献度选择能够提高译文质量的负作用节点进行屏蔽。实验结果表明,通过这种屏蔽负作用节点的方式,可以在测试集上进一步提高译文质量。
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关键词
神经机器翻译
注意力机制
可解释性
词性信息
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职称材料
利用词性信息改进Katz平滑算法
2
作者
赵岩
王晓龙
+1 位作者
徐志明
刘秉权
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第9期1445-1448,共4页
对已有的N-gram平滑算法进行了系统地分析,分别实现了Absolute、W-B和Katz平滑算法.为解决传统Katz平滑算法在处理某些汉语固定搭配时无法进行概率折扣的问题,利用词性信息构造了新的折扣系数.新的折扣系数使词频越大,折扣越小,后接词越...
对已有的N-gram平滑算法进行了系统地分析,分别实现了Absolute、W-B和Katz平滑算法.为解决传统Katz平滑算法在处理某些汉语固定搭配时无法进行概率折扣的问题,利用词性信息构造了新的折扣系数.新的折扣系数使词频越大,折扣越小,后接词越多,折扣越大,满足平滑算法对折扣系数的期望.试验结果表明:新的Katz平滑算法降低了N-gram模型的交叉熵,在汉语分词中应用改进的平滑算法也提高了分词结果的F量度.
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关键词
N-GRAM模型
数据稀疏
词性信息
Katz平滑
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职称材料
基于词性信息的汉语时间语词消歧算法
3
作者
代建英
何中市
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期53-56,共4页
切分歧义是影响汉语自动分词系统精度的一个重要因素.时间语词包括指明事件发生确定时间位置的时点时间词和指明动作或状态持续一段时间的时段时间词.基于现代汉语语料库加工规范,特定类型的时间语词存在切分歧义及考察时间语词的语用,...
切分歧义是影响汉语自动分词系统精度的一个重要因素.时间语词包括指明事件发生确定时间位置的时点时间词和指明动作或状态持续一段时间的时段时间词.基于现代汉语语料库加工规范,特定类型的时间语词存在切分歧义及考察时间语词的语用,提出了基于时间语词上下文词性信息的统计语言模型和基于极大似然原理的消解这类歧义的算法,其开放测试正确率约为90%.
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关键词
自然语言处理
切分歧义
时间语词
词性信息
统计语言模型
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职称材料
基于方面-词性感知的方面级情感分析
被引量:
1
4
作者
夏卫欢
廖列法
+1 位作者
张守信
张燕琴
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期68-77,共10页
方面级情感分析是自然语言处理的研究热点之一,其任务目的是预测句子中给定方面的情感极性。目前已有研究大多忽略了方面词和特定词性单词在过滤情感极性相关上下文语义信息和理解上下文语法信息中的作用。为此,提出一种基于方面-词性...
方面级情感分析是自然语言处理的研究热点之一,其任务目的是预测句子中给定方面的情感极性。目前已有研究大多忽略了方面词和特定词性单词在过滤情感极性相关上下文语义信息和理解上下文语法信息中的作用。为此,提出一种基于方面-词性感知的图卷积网络ASP_POSGCN。采用双向长短期记忆网络建模上下文和词性信息,经由门控机制筛选方面词相关上下文语义信息,再使用词性信息隐藏层状态进一步过滤;同时设计方面-词性感知矩阵算法,根据不同词性单词对方面词情感极性的贡献重构句子原始依存关系以获取重构依存句法图,将原始依存句法图和重构依存句法图应用于双通道图卷积网络和多图感知机制;最后,使用过滤后的上下文语义信息与双通道图卷积网络的输出计算注意力得到最终分类表示。实验结果表明,该模型在Twitter、Laptop14、Restaurant14和Restaurant164个公开数据集上的准确率分别为74.57%、79.15%、83.84%、91.23%,F1值分别为72.59%、75.76%、77.00%、77.11%,与传统方面级情感分析基准模型相比均有提升,有助于方面级的情感极性分类。
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关键词
方面级情感分析
图卷积网络
门控机制
词性信息
多图感知机制
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职称材料
浅谈机械通气护理中应用非语词性信息的体会
被引量:
3
5
作者
吕淑华
《实用护理杂志》
1998年第4期210-211,共2页
浅谈机械通气护理中应用非语词性信息的体会浙江省金华市中心医院(321000)吕淑华非语词性信息又称“体态性语言”,是人们在交际过程中使用的一种无声的信息交流方式,如体态姿势、神态、手势、眼神、面部表情等。对机械通气患...
浅谈机械通气护理中应用非语词性信息的体会浙江省金华市中心医院(321000)吕淑华非语词性信息又称“体态性语言”,是人们在交际过程中使用的一种无声的信息交流方式,如体态姿势、神态、手势、眼神、面部表情等。对机械通气患者,由于不适和无法讲话而产生恐惧、...
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关键词
机械通气
护理
行为护理
非语
词性信息
原文传递
语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取
6
作者
李增伟
刘帅
《计算机系统应用》
2024年第6期201-210,共10页
本研究针对目前跨度级别的方面情感三元组抽取模型忽视词性和句法知识的问题且存在三元组冲突的情况,提出了语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取模型SSES-SPAN (semantic and syntactic enhanced span-based aspect sentiment...
本研究针对目前跨度级别的方面情感三元组抽取模型忽视词性和句法知识的问题且存在三元组冲突的情况,提出了语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取模型SSES-SPAN (semantic and syntactic enhanced span-based aspect sentiment triplet extraction).首先,在特征编码器中引入词性知识和句法依赖知识,使模型能够更精准地区分文本中的方面词和观点词,并且更深入地理解它们之间的关系.具体而言,对于词性信息,采用了一种加权求和的方法,将词性上下文表示与句子上下文表示融合得到语义增强表示,以帮助模型准确提取方面词和观点词.对于句法依赖信息,采用注意力机制引导的图卷积网络捕捉句法依赖特征得到句法依赖增强表示,以处理方面词和观点词之间的复杂关系.此外,鉴于跨度级别的输入缺乏互斥性的保证,采用推理策略以消除冲突三元组.在基准数据集上进行的大量实验表明,我们提出的模型在效果和鲁棒性方面超过了最先进的方法.
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关键词
方面情感三元组提取
方面提取
观点提取
词性信息
句法依赖关系
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职称材料
基于ELMo的混合注意力网络的方面级情感分析研究
被引量:
2
7
作者
孔丽雅
周治平
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期147-156,共10页
方面级情感分析作为情感分析的一项细粒度任务,具有非常高的研究价值。方面词和对应的情感词之间的联系对于确定情感极性起着至关重要的作用。先前的研究大多仅利用一种注意力机制来关注句子和目标之间的联系,未考虑到词性中包含的情感...
方面级情感分析作为情感分析的一项细粒度任务,具有非常高的研究价值。方面词和对应的情感词之间的联系对于确定情感极性起着至关重要的作用。先前的研究大多仅利用一种注意力机制来关注句子和目标之间的联系,未考虑到词性中包含的情感信息。为解决这一问题,该文提出了一种基于ELMo的混合注意力网络(ELMo-based Hybrid Attention Network,EHAN)。与现有网络不同的是,模型不仅将ELMo与Transformer网络相结合来捕获文本信息的情感特征,还利用词性注意力机制对词性和单词进行交互获得方面与情感词之间的联系。在公开数据集上的实验结果表明,EHAN与基准模型相比在准确率和Macro-F1值上都有显著提升,证明该方法可有效改善方面级情感分析的性能。
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关键词
方面级情感分析
文本表示
词性信息
注意力机制
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职称材料
基于双层注意力循环神经网络的方面级情感分析
被引量:
23
8
作者
曾锋
曾碧卿
+2 位作者
韩旭丽
张敏
商齐
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期108-115,共8页
在方面级情感分析中,常用的方法是将循环神经网络和注意力机制结合,利用注意力获取序列中不同单词的重要程度,但这并不能获取不同句子的重要程度,仅仅依赖单层注意力难于获取深层次情感特征信息。为了解决上述问题,该文提出一种基于双...
在方面级情感分析中,常用的方法是将循环神经网络和注意力机制结合,利用注意力获取序列中不同单词的重要程度,但这并不能获取不同句子的重要程度,仅仅依赖单层注意力难于获取深层次情感特征信息。为了解决上述问题,该文提出一种基于双层注意力循环神经网络模型。通过双层注意力分别对单词层和句子层进行建模,捕获不同单词和不同句子的重要性,利用双向的循环神经网络获取更多的序列上下文依赖信息。情感特征信息具有重要性,但在深层神经网络中却未被充分利用。因此,该文将方面、词性信息和位置信息作为模型的辅助信息,进行更深层次情感特征信息学习,有效识别不同方面的情感极性。该方法与IAN模型相比,在SemEval 2014中的Restaurant数据集和Laptop数据集上进行实验,分类准确率分别提升了2.0%和5.2%。在与TD-LSTM模型对比中,Twitter数据集的分类准确率提升了1.7%。
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关键词
注意力
词性信息
位置关系
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职称材料
题名
词性信息在神经机器翻译中的作用分析
1
作者
郑一雄
朱俊国
余正涛
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第12期26-35,43,共11页
基金
国家自然科学基金(62166022)
云南省科技厅面上项目(202101AT070077)。
文摘
基于注意力机制的Transformer模型在机器翻译任务中已经取得了巨大的成功,但该模型仍是一个“黑箱”模型,其内部工作机制尚无法被直观理解。因此,如何在原有翻译模型基础上进一步提高机器翻译系统的翻译质量成为一个难点。该文以Transformer模型为研究对象,分析词与模型中隐状态节点之间的关系,分别屏蔽神经翻译模型的单个节点和节点组合,通过屏蔽节点前后译文的变化情况来分析节点的贡献度。在实验中,为了克服数据稀疏问题,该文关注开发集译文中不同词性的词的变化,分析词性信息与节点之间的关系,并根据贡献度选择能够提高译文质量的负作用节点进行屏蔽。实验结果表明,通过这种屏蔽负作用节点的方式,可以在测试集上进一步提高译文质量。
关键词
神经机器翻译
注意力机制
可解释性
词性信息
Keywords
neural machine translation mechanism
attention
interpretation
part-of-speech
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
利用词性信息改进Katz平滑算法
2
作者
赵岩
王晓龙
徐志明
刘秉权
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第9期1445-1448,共4页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(60435020)
国家高技术研究发展计划资助项目(2002AA117010-09)
文摘
对已有的N-gram平滑算法进行了系统地分析,分别实现了Absolute、W-B和Katz平滑算法.为解决传统Katz平滑算法在处理某些汉语固定搭配时无法进行概率折扣的问题,利用词性信息构造了新的折扣系数.新的折扣系数使词频越大,折扣越小,后接词越多,折扣越大,满足平滑算法对折扣系数的期望.试验结果表明:新的Katz平滑算法降低了N-gram模型的交叉熵,在汉语分词中应用改进的平滑算法也提高了分词结果的F量度.
关键词
N-GRAM模型
数据稀疏
词性信息
Katz平滑
Keywords
N- gram model
data sparseness
POS information
Katz smoothing
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于词性信息的汉语时间语词消歧算法
3
作者
代建英
何中市
机构
重庆大学计算机学院
出处
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期53-56,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60173060)
文摘
切分歧义是影响汉语自动分词系统精度的一个重要因素.时间语词包括指明事件发生确定时间位置的时点时间词和指明动作或状态持续一段时间的时段时间词.基于现代汉语语料库加工规范,特定类型的时间语词存在切分歧义及考察时间语词的语用,提出了基于时间语词上下文词性信息的统计语言模型和基于极大似然原理的消解这类歧义的算法,其开放测试正确率约为90%.
关键词
自然语言处理
切分歧义
时间语词
词性信息
统计语言模型
Keywords
natural language processing
segmentation ambiguity
time word
part of speech (POS)
statistical language model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于方面-词性感知的方面级情感分析
被引量:
1
4
作者
夏卫欢
廖列法
张守信
张燕琴
机构
江西理工大学信息工程学院
江西理工大学软件工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期68-77,共10页
基金
国家自然科学基金(71761018,71462018)。
文摘
方面级情感分析是自然语言处理的研究热点之一,其任务目的是预测句子中给定方面的情感极性。目前已有研究大多忽略了方面词和特定词性单词在过滤情感极性相关上下文语义信息和理解上下文语法信息中的作用。为此,提出一种基于方面-词性感知的图卷积网络ASP_POSGCN。采用双向长短期记忆网络建模上下文和词性信息,经由门控机制筛选方面词相关上下文语义信息,再使用词性信息隐藏层状态进一步过滤;同时设计方面-词性感知矩阵算法,根据不同词性单词对方面词情感极性的贡献重构句子原始依存关系以获取重构依存句法图,将原始依存句法图和重构依存句法图应用于双通道图卷积网络和多图感知机制;最后,使用过滤后的上下文语义信息与双通道图卷积网络的输出计算注意力得到最终分类表示。实验结果表明,该模型在Twitter、Laptop14、Restaurant14和Restaurant164个公开数据集上的准确率分别为74.57%、79.15%、83.84%、91.23%,F1值分别为72.59%、75.76%、77.00%、77.11%,与传统方面级情感分析基准模型相比均有提升,有助于方面级的情感极性分类。
关键词
方面级情感分析
图卷积网络
门控机制
词性信息
多图感知机制
Keywords
Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA)
Graph Convolution Network(GCN)
gate mechanism
Part-Of-Speech(POS)information
multi-graph perception mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
浅谈机械通气护理中应用非语词性信息的体会
被引量:
3
5
作者
吕淑华
机构
浙江省金华市中心医院
出处
《实用护理杂志》
1998年第4期210-211,共2页
文摘
浅谈机械通气护理中应用非语词性信息的体会浙江省金华市中心医院(321000)吕淑华非语词性信息又称“体态性语言”,是人们在交际过程中使用的一种无声的信息交流方式,如体态姿势、神态、手势、眼神、面部表情等。对机械通气患者,由于不适和无法讲话而产生恐惧、...
关键词
机械通气
护理
行为护理
非语
词性信息
分类号
R473 [医药卫生—护理学]
R605.97 [医药卫生—急诊医学]
原文传递
题名
语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取
6
作者
李增伟
刘帅
机构
华南师范大学软件学院
出处
《计算机系统应用》
2024年第6期201-210,共10页
文摘
本研究针对目前跨度级别的方面情感三元组抽取模型忽视词性和句法知识的问题且存在三元组冲突的情况,提出了语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取模型SSES-SPAN (semantic and syntactic enhanced span-based aspect sentiment triplet extraction).首先,在特征编码器中引入词性知识和句法依赖知识,使模型能够更精准地区分文本中的方面词和观点词,并且更深入地理解它们之间的关系.具体而言,对于词性信息,采用了一种加权求和的方法,将词性上下文表示与句子上下文表示融合得到语义增强表示,以帮助模型准确提取方面词和观点词.对于句法依赖信息,采用注意力机制引导的图卷积网络捕捉句法依赖特征得到句法依赖增强表示,以处理方面词和观点词之间的复杂关系.此外,鉴于跨度级别的输入缺乏互斥性的保证,采用推理策略以消除冲突三元组.在基准数据集上进行的大量实验表明,我们提出的模型在效果和鲁棒性方面超过了最先进的方法.
关键词
方面情感三元组提取
方面提取
观点提取
词性信息
句法依赖关系
Keywords
aspect sentiment triplet extraction
aspect extraction
opinion extraction
part-of-speech information
syntactic dependency relation
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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职称材料
题名
基于ELMo的混合注意力网络的方面级情感分析研究
被引量:
2
7
作者
孔丽雅
周治平
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期147-156,共10页
文摘
方面级情感分析作为情感分析的一项细粒度任务,具有非常高的研究价值。方面词和对应的情感词之间的联系对于确定情感极性起着至关重要的作用。先前的研究大多仅利用一种注意力机制来关注句子和目标之间的联系,未考虑到词性中包含的情感信息。为解决这一问题,该文提出了一种基于ELMo的混合注意力网络(ELMo-based Hybrid Attention Network,EHAN)。与现有网络不同的是,模型不仅将ELMo与Transformer网络相结合来捕获文本信息的情感特征,还利用词性注意力机制对词性和单词进行交互获得方面与情感词之间的联系。在公开数据集上的实验结果表明,EHAN与基准模型相比在准确率和Macro-F1值上都有显著提升,证明该方法可有效改善方面级情感分析的性能。
关键词
方面级情感分析
文本表示
词性信息
注意力机制
Keywords
aspect-level sentiment analysis
text representation
part-of-spccch information
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双层注意力循环神经网络的方面级情感分析
被引量:
23
8
作者
曾锋
曾碧卿
韩旭丽
张敏
商齐
机构
华南师范大学计算机学院
华南师范大学软件学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期108-115,共8页
基金
国家自然科学基金(61772211,61503143)
文摘
在方面级情感分析中,常用的方法是将循环神经网络和注意力机制结合,利用注意力获取序列中不同单词的重要程度,但这并不能获取不同句子的重要程度,仅仅依赖单层注意力难于获取深层次情感特征信息。为了解决上述问题,该文提出一种基于双层注意力循环神经网络模型。通过双层注意力分别对单词层和句子层进行建模,捕获不同单词和不同句子的重要性,利用双向的循环神经网络获取更多的序列上下文依赖信息。情感特征信息具有重要性,但在深层神经网络中却未被充分利用。因此,该文将方面、词性信息和位置信息作为模型的辅助信息,进行更深层次情感特征信息学习,有效识别不同方面的情感极性。该方法与IAN模型相比,在SemEval 2014中的Restaurant数据集和Laptop数据集上进行实验,分类准确率分别提升了2.0%和5.2%。在与TD-LSTM模型对比中,Twitter数据集的分类准确率提升了1.7%。
关键词
注意力
词性信息
位置关系
Keywords
attention
part of speech information
relationship of position
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
词性信息在神经机器翻译中的作用分析
郑一雄
朱俊国
余正涛
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
2
利用词性信息改进Katz平滑算法
赵岩
王晓龙
徐志明
刘秉权
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
0
下载PDF
职称材料
3
基于词性信息的汉语时间语词消歧算法
代建英
何中市
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
4
基于方面-词性感知的方面级情感分析
夏卫欢
廖列法
张守信
张燕琴
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
5
浅谈机械通气护理中应用非语词性信息的体会
吕淑华
《实用护理杂志》
1998
3
原文传递
6
语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取
李增伟
刘帅
《计算机系统应用》
2024
0
下载PDF
职称材料
7
基于ELMo的混合注意力网络的方面级情感分析研究
孔丽雅
周治平
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
8
基于双层注意力循环神经网络的方面级情感分析
曾锋
曾碧卿
韩旭丽
张敏
商齐
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019
23
下载PDF
职称材料
已选择
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