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基于Transformer增强架构的中文语法纠错方法
基于Transformer增强架构的中文语法纠错方法
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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： 王辰成 杨麟儿 王莹莹 杜永萍 杨尔弘 北京工业大学信息学部 北京 100124 北京语言大学语言资源高精尖创新中心 北京 100083 北京语言大学语言资源高精尖创新中心 北京 100083 北京语言大学信息科学学院 北京 100083 北京工业大学信息学部 北京 100124
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.本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... 详细信息
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融入注意力机制的越南语组块识别方法
融入注意力机制的越南语组块识别方法
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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： 王闻慧 毕玉德 雷树杰 信息工程大学洛阳校区 河南省 洛阳市 471003 复旦大学外国语言文学学院 上海市 200433
对于越南语组块识别任务,在前期对越南语组块内部词性构成模式进行统计调查的基础上,该文针对Bi-LSTM+CRF模型提出了两种融入注意力机制的方法:在输入层融入注意力机制,从而使得模型能够灵活调整输入的词向量与词性特征向量各自的权重;... 详细信息
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基于胶囊网络的药物相互作用关系抽取方法
基于胶囊网络的药物相互作用关系抽取方法
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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： 刘宁宁 琚生根 熊熙 王婧妍 张芮 四川大学计算机学院 四川 成都 610065 成都信息工程大学网络空间安全学院 四川 成都 610225
药物相互作用是指药物之间存在的抑制或促进等作用.针对目前药物关系抽取模型在长语句中抽取效果较差以及高层特征信息丢失的问题,该文提出了一种结合最短依存路径的胶囊网络关系抽取模型,该方法首先根据原语句解析出两个药物之间的最... 详细信息
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基于多任务学习的汉语基本篇章单元和主述位联合识别
基于多任务学习的汉语基本篇章单元和主述位联合识别
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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： 葛海柱 孔芳 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏 苏州 215006
基本篇章单元(Elementary Discourse Units,EDU)识别是构建篇章结构的基础,对篇章分析意义重大.从篇章衔接性视角看,篇章话题结构理论认为,每个EDU都由要表达信息的起始点(主位)和传达的新信息(述位)两部分构成.因此,EDU识别与主述位识... 详细信息
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汉语复合名词短语语义关系知识库构建与自动识别研究
汉语复合名词短语语义关系知识库构建与自动识别研究
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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： 张文敏 李华勇 邵艳秋 北京语言大学信息科学学院 北京100083
汉语复合名词短语因其使用范围广泛、结构独特、内部语义复杂的特点,一直是语言学分析和中文信息处理领域的重要研究对象.国内关于复合名词短语的语言资源极其匮乏,且现有知识库只研究名名复合形式的短语,包含动词的复合名词短语的知识... 详细信息
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用于文本分类的均值原型网络
用于文本分类的均值原型网络
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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： 线岩团 相艳 余正涛 文永华 王红斌 张亚飞 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
文本分类是自然语言处理的基本任务之一.该文在原型网络基础上,提出了按时序移动平均集成历史原型向量的均值原型网络,并将均值原型网络与循环神经网络相结合提出了一种新的文本分类模型.该模型利用单层循环神经网络学习文本的向量表示... 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： Yuhai Liang 梁宇海
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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Q2SM:基于BERT的多领域任务型对话系统状态跟踪算法
Q2SM:基于BERT的多领域任务型对话系统状态跟踪算法
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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： 张家培 李舟军 北京航空航天大学计算机学院 北京市100191
基于管道的方法是目前任务型对话系统的主要构建方式,在工业界具有广泛的应用,而对话状态跟踪(Dialogue State Tracking,DST)是任务型对话系统中的核心任务.面对传统的方法在多领域场景下表现较差的问题,该文结合语言模型预训练的最新... 详细信息
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面向医疗文本的实体及关系标注平台的构建及应用
面向医疗文本的实体及关系标注平台的构建及应用
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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： 张坤丽 赵旭 关同峰 尚柏羽 李羽蒙 昝红英 郑州大学信息工程学院 河南郑州 450001 鹏城实验室 广东深圳 518055
医疗文本数据是推行智慧医疗的重要数据基础,而医疗文本为半结构或非结构化数据,难以对其直接进行应用.对医疗文本中所包含的实体及实体关系进行标注是文本结构化的重要手段,也是命名实体识别、关系自动抽取研究的基础.传统的人工标注... 详细信息
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基于Transformer的AMR-to-Text生成
基于Transformer的AMR-to-Text生成
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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： 朱杰 李军辉 钱龙华 计算机科学与技术学院 苏州大学江苏省苏州市 215006
抽象语义表示到文本(AMR-to-text)生成的任务是给定AMR图,生成相同意义表示的文本.可以把此任务当成一个从源端AMR图到目标端句子的翻译任务.然而,传统的序列到序列(seq2seq,简称S2S)的方法,使用循环递归网络进行编码,并不能很好的解决... 详细信息
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