一种融入背景知识的交互文本立场分析方法
刘常健1, 杜嘉晨1, 冷佳1, 陈荻1, 毛瑞彬2, 张俊2, 徐睿峰1,? 1. 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院, 深圳 5180552. 深圳证券信息有限公司, 深圳 518028收稿日期:
2019-05-20修回日期:
2019-09-27出版日期:
2020-01-20基金资助:
国家自然科学基金(U1636103, 61632011, 61876053)、深圳市基础研究项目(JCYJ20180507183527919, JCYJ20180507183608379)、深圳市技术攻关项目(JSGG20170817140856618)和深圳证券信息联合研究计划资助An Interactive Stance Classification Method Incorporating Background Knowledge
LIU Changjian1, DU Jiachen1, LENG Jia1, CHEN Di1, MAO Ruibin2, ZHANG Jun2, XU Ruifeng1,? 1. School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen 5180552. Shenzhen Securites Information Co. Ltd., Shenzhen 518028
Received:
2019-05-20Revised:
2019-09-27Published:
2020-01-20可视化
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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)
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摘要/Abstract
摘要: 提出一种融入背景知识的交互文本立场分析方法。该方法以交互文本作为查询, 从维基百科中检索相关的背景知识文本, 然后对背景知识文本进行编码, 并通过深度记忆网络获取相关的背景知识特征, 以此来增强交互文本的表示学习。在3个英文在线辩论数据集上的实验结果表明, 通过选取适当的背景知识嵌入层数以及背景知识嵌入层连接方式, 可以有效地提高交互文本立场分析性能。
引用本文
刘常健, 杜嘉晨, 冷佳, 陈荻, 毛瑞彬, 张俊, 徐睿峰. 一种融入背景知识的交互文本立场分析方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(1): 16-22.
LIU Changjian, DU Jiachen, LENG Jia, CHEN Di, MAO Ruibin, ZHANG Jun, XU Ruifeng. An Interactive Stance Classification Method Incorporating Background Knowledge[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2020, 56(1): 16-22.
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