摘要社交领域的中文命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中一项重要的基础任务。目前基于词粒度信息或者外部知识的中文命名实体识别方法,都会受到中文分词(CWS)和溢出词(OOV)等问题的影响。因此,该文提出了一种基于字符的使用位置编码和多种注意力的对抗学习模型。联合使用位置编码和多头注意力能够更好地捕获字序间的依赖关系,而使用空间注意力的判别器则能改善对外部知识的提取效果。该文模型分别在Weibo2015 数据集和Weibo2017数据集上进行了实验,实验结果中的F1值分别为56.79%和60.62%。与多个基线模型相比,该文提出的模型性能更优。
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用于社交媒体的中文命名实体识别
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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摘要多轮对话任务是自然语言处理中最具有实用价值的技术之一,该任务要求系统在产生通顺回答语句的同时能够照顾到上下文信息。近年来,出现了一大批以HRED(hierarchicalrecurrentencoder-decoder)模型为基础的多轮对话模型,其运用多层级的循环神经网络来编码上下文信息,并在M ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合空洞卷积神经网络与层次注意力机制的中文命名实体识别
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摘要粗糙集是一种能够有效处理不精确、不完备和不确定信息的数学工具,粗糙集的属性约简可以在保持文本情感分类能力不变的情况下对文本情感词特征进行约简。针对情感词特征空间维数过高、情感词特征表示缺少语义信息的问题,该文提出了RS-WvGv中文文本情感词特征表示方法。利用粗糙集决策表对整个语料库进行情感词特 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合实体描述及类型的知识图谱表示学习方法
摘要知识图谱在很多人工智能领域发挥着越来越重要的作用。知识图谱表示学习旨在将三元组中的实体和关系映射到低维稠密的向量空间。TransE、TransH和TransR等基于翻译操作的表示学习方法,只考虑了知识图谱的三元组信息孤立的学习表示,未能有效利用实体描述、实体类型等重要信息,从而不能很好地处理一对 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合实体知识描述的实体联合消歧方法
摘要实体消歧(entitydisambiguation)是指将文档中识别出的实体指称(entitymention)链向其在特定知识库中相应条目的过程。该文结合主流的基于深度学习的实体消歧方法并融合实体知识描述展开了实验性研究。实验结果表明,融合实体知识描述的实体消歧方法在公开数据集上取得了与已有最好 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于补全信息的篇章级神经机器翻译
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摘要语法纠错任务是自然语言处理领域的一项重要任务,近年来受到了学术界广泛关注。该任务旨在自动识别并纠正文本中所包含的语法、拼写以及语序错误等。该文将语法纠错任务看作是翻译任务,即将带有错误表达的文本翻译成正确的文本,采用基于多头注意力机制的Transformer模型作为纠错模型,并提出了一种动态残差 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于数据扩充的翻译记忆库与神经机器翻译融合方法
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