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基于生成对抗网络的控辩焦点识别 下载：28 浏览：332

杨亮1 周逢清1 张琍2 毛国庆3 易斌1 林鸿飞1 《中文研究》 2020年1期

摘要:
近年来，随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理作为人工智能的一个重要分支，在许多垂直领域有了广泛的应用，如司法、教育、医疗等。在司法领域的庭审过程中，控辩双方往往围绕案件的争议焦点持有不同观点，而该焦点也是影响案件最终判决和量刑的关键所在，该文旨在识别并生成电子卷宗中的控辩焦点。由于控辩焦点的构成大多依赖对案情文本的分析概括，受此启发该文尝试将文本摘要的思想迁移到该任务中，结合生成对抗网络构建控辩焦点的生成模型，进而获得案件的控辩焦点。在裁判文书网的真实司法数据的基础上，开展了相关的实验。实验结果显示，所提出的模型对控辩焦点的识别精度有了一定幅度的提升。因此，该文对检察机关办案人员的庭前预案及案件审理有着一定的辅助作用与应用价值。

基于细粒度词表示的命名实体识别研究 下载：26 浏览：332

林广和1 张绍武1，2 林鸿飞1 《中文研究》 2018年12期

摘要:
命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项基础任务，其性能的优劣极大地影响着关系抽取、语义角色标注等后续任务。传统的统计模型特征设计难度大、领域适应性差，一些神经网络模型则忽略了词本身所具有的形态学信息。针对上述问题，该文构建了一种基于细粒度词表示的端到端模型(Finger-BiLSTM-CRF)来进行命名实体识别任务。该文首先提出一种基于注意力机制的字符级词表示模型Finger来融合形态学信息和单词的字符信息，然后将Finger与BiLSTM-CRF模型联合进行实体识别，最终该方法以端到端、无任何特征工程的方式在CoNLL 2003数据集上取得了F1为91.09%的结果。实验表明，该文设计的Finger模型显著提升NER系统的召回率，从而使得模型的识别能力显著提升。

基于多特征融合的谐音广告语生成模型 下载：67 浏览：416

徐琳宏1 林鸿飞2 祁瑞华1 杨亮2 《中文研究》 2018年7期

摘要:
广告语是广告传播中不可或缺的一部分，凝练着品牌的核心价值。该文以古代诗词为基础，通过多特征融合的方式，提出谐音广告语群的生成及评估模型。在生成模型中，首先利用语音模板，获取候选广告语群。同时分别通过语音、形状、语义和情境四个维度，计算广告语的九大特征，得到候选广告语群的特征矩阵。最后采用基于主成分分析和权重的双序评估算法，筛选出高分广告语群。实验结果表明，四个维度的特征细致地刻画了广告语，在生成的特征矩阵基础上，双序评估算法能够准确地评估广告语的质量，与人工评估结果基本接近，有一定的实用价值。

基于细粒度词表示的命名实体识别研究 下载：43 浏览：247

林广和1 张绍武1,2 林鸿飞1 《当代中文学刊》 2018年12期

摘要:
命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项基础任务,其性能的优劣极大地影响着关系抽取、语义角色标注等后续任务。传统的统计模型特征设计难度大、领域适应性差,一些神经网络模型则忽略了词本身所具有的形态学信息。针对上述问题,该文构建了一种基于细粒度词表示的端到端模型(Finger-BiLSTM-CRF)来进行命名实体识别任务。该文首先提出一种基于注意力机制的字符级词表示模型Finger来融合形态学信息和单词的字符信息,然后将Finger与BiLSTM-CRF模型联合进行实体识别,最终该方法以端到端、无任何特征工程的方式在CoNLL 2003数据集上取得了F1为91.09%的结果。实验表明,该文设计的Finger模型显著提升NER系统的召回率,从而使得模型的识别能力显著提升。

基于融合式神经网络的微生物生长环境关系抽取 下载：79 浏览：389

李孟颖 王健 王琰 林鸿飞 杨志豪 《人工智能研究》 2019年3期

摘要:
为了构建完整的微生物生长环境关系数据库,提出基于卷积神经网络-长短时记忆(CNN-LSTM)的关系抽取系统.结合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆(LSTM),实现对隐含特征的深度学习,提取分布式词向量特征和实体位置特征作为模型的特征输入.对比实验验证加入特征后CNN-LSTM模型的优势,并将CNN模型的特征输出作为LSTM模型的特征输入.在Bio-NLP 2016共享任务发布的BB-event语料集上得到目前最好的结果.
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