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结合特殊领域实体识别的远监督话语领域分类
结合特殊领域实体识别的远监督话语领域分类
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： 何宇虹 黄沛杰 杜泽峰 刘威 朱建恺 华南农业大学数学与信息学院 广东省 广州市 510642
近年来,基于注意力(attention)机制的循环神经网络在文本分类中表现出显著的性能.然而,当训练集数据有限时,测试集数据中许多领域实体指称项在训练集中处于低频,甚至从未出现,如,中文话语领域分类任务.本文提出结合特殊领域实体识别的... 详细信息
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一种基于门控空洞卷积的高效中文命名实体识别方法
一种基于门控空洞卷积的高效中文命名实体识别方法
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： 王笑月 李茹 段菲 山西大学计算机科学与技术学院 山西 太原 030006
近年来,基于RNN的模型架构在命名实体识别任务中被广泛采用,但其循环特性导致无法GPU的并行计算能力无法被充分利用.普通一维卷积虽可以并行处理输入文本,显著缩短模型训练时长,但为对长距离依赖获得良好的建模效果,处理长文本时往往需... 详细信息
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基于分布式表示的汉字部件表义能力测量与应用
基于分布式表示的汉字部件表义能力测量与应用
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： 梁诗尘 唐雪梅 胡韧奋 吴金闪 刘智颖 北京师范大学中文信息处理研究所 北京市100875 神州泰岳-北京师范大学人工智能联合实验室 北京市100875 北京师范大学系统科学学院 北京市100875
汉字的表义性是其区别于表音文字的一大特点.部件作为构字单位,同汉字的意义之间有着很大的联系.然而,汉字部件的表义能力究竟如何是学界尚待讨论的课题.针对这一问题,从汉字部件入手,提出了融合部件的字词分布式表示模型,该模型在向量... 详细信息
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基于非对称孪生网络的新闻与案件相关性分析
基于非对称孪生网络的新闻与案件相关性分析
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： 赵承鼎 郭军军 余正涛 黄于欣 刘权 宋燃 昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明 650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室 云南 昆明 650500
新闻与案件的相关性分析是法律领域新闻舆情分析的重要环节,可转化为新闻文本与案件文本的相似度计算任务.借助孪生网络计算文本相似度是一种有效途径,其对平衡样本具有良好的学习能力,但在新闻与案件的相关性计算中面临文本不平衡和新... 详细信息
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自动构建基于电视剧字幕和剧本的日常会话基础标注库
自动构建基于电视剧字幕和剧本的日常会话基础标注库
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： 梁宇海 周强 北京邮电大学 北京 100876 清华大学信息技术研究院语音和语言技术中心 北京信息科学与技术国家研究中心北京 100084
真实人类对话数据量不足已经成为限制数据驱动的对话生成系统性能提升的主要因素,尤其是汉语语料.为了获得丰富的日常会话语料,可以利用字幕时间戳信息把英语电视剧的英语字幕及其对应的汉语字幕进行同步,从而生成了大量的汉英双语同步... 详细信息
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融入丰富信息的高性能神经实体链接
融入丰富信息的高性能神经实体链接
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： 李明扬 姜嘉伟 孔芳 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏 苏州 215006
歧义的存在使得实体链接任务需要大量信息的支撑.已有研究主要使用两类信息,即实体表述所在文本的信息和外部的知识库信息.但已有研究对信息的使用存在以下两个问题:首先,最新通用知识库规模更大、覆盖面更广,但目前的实体链接模型却未... 详细信息
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基于ECPA神经网络的情绪原因识别方法
基于ECPA神经网络的情绪原因识别方法
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： 刁宇峰 杨亮 樊小超 吴迪 任璐 张冬瑜 许侃 林鸿飞 大连理工大学 辽宁省 大连市 116024 内蒙古民族大学 内蒙古自治区 通辽市 028000 大连理工大学 辽宁省 大连市 116024 大连理工大学 辽宁省 大连市 116024 新疆师范大学 新疆自治区 乌鲁木齐市 830054
情绪原因识别是文本情绪分析领域中一个前沿的研究方向.传统情绪原因识别方法需要进行制定规则、特征抽取等过程,而本文从情绪原因的语言特点出发,结合Bi-LSTM模型和注意力机制,提出一种基于情绪上下文位置注意力神经网络的情绪原因识... 详细信息
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结合特殊领域实体识别的远监督话语领域分类
结合特殊领域实体识别的远监督话语领域分类
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： HE Yuhong 何宇虹 HUANG Peijie 黄沛杰 DU Zefeng
近年来,基于注意力(attention)机制的循环神经网络在文本分类中表现出显著的性能.然而,当训练集数据有限时,测试集数据中许多领域实体指称项在训练集中处于低频,甚至从未出现,如,中文话语领域分类任务.本文提出结合特殊领域实体识别的... 详细信息
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一个面向中文古诗词理解难易度的人工标注数据集
一个面向中文古诗词理解难易度的人工标注数据集
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： LIU Lei 刘磊 HE Ben 何苯 SUN Le
向读者推荐阅读难度合适的古诗词有助于提升读者的诗词鉴赏能力.现阶段,围绕古诗词可读性自动化分析的相关研究的突出局限之一是缺乏大规模高质量的数据集.针对该问题,本文研究面向古诗词可读性自动化分析的数据集构建.对外开放包含191... 详细信息
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基于混合多头注意力和胶囊网络的特定目标情感分析
基于混合多头注意力和胶囊网络的特定目标情感分析
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
作者： Jiaqian Wang 王家乾 Zihan Gong 龚子寒 Yun Xue
特定目标情感分析旨在判断上下文语境在给定目标词下所表达的情感倾向.对句子语义信息编码时,目前大部分循环神经网络或注意力机制等方法,不能充分捕捉上下文中长距离的语义信息,同时忽略了位置信息的重要性.本文认为句子的语义信息、... 详细信息
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