摘要反讽是一种复杂的语言现象,被广泛应用于社交媒体中。如何让计算机具有识别反讽的能力,成为了自然语言处理研究领域的热门研究内容之一。该文针对反讽识别中缺乏上下文语境信息和修辞表达信息的问题,提出了基于多语义融合的反讽识别方法。该方法采用ELMo从大规模反讽文本中训练得到领域词嵌入表示,并融合基于词性和基于风格信息的语义表示,使用双向长短时记忆网络和卷积神经网络进行反讽识别。实验结果表明,所提出模型能够从多个维度提取反讽文本的潜在语义特征,在公开数据集IAC上的实验性能有显著提升。
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基于多语义融合的反讽识别
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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摘要从海量生物医学文献中挖掘变异信息对生物医学复杂疾病研究具有重要意义。在当前的变异实体识别方法中,基于条件随机场模型的方法取得了不错效果并成为主流方法,但存在需要大量特征工程来提升模型性能的缺点。针对此问题,该文提出一种基于字符卷积神经网络的变异实体识别方法CharCNN-CNN-CRF。该方法首 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合卷积神经网络与双向GRU的文本情感分析胶囊模型
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摘要答案选择是问答系统中的关键技术之一,而长答案选择在社区问答系统、开放域问答系统等非实体问答系统中有着重要地位。该文提出了一个结合粗粒度(句子级别)和细粒度(单词或n元单词级)信息的模型,缓解了传统句子建模方式应用于长答案选择时不能把握住句子的全部重要信息的不足和使用比较-聚合框架处理该类问题时不 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02图神经网络在自然语言处理中的应用
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