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结合特殊领域实体识别的远监督话语领域分类 下载：39 浏览：312

何宇虹 黄沛杰 杜泽峰 刘威 朱建恺 章锦川 《当代中文学刊》 2020年9期

摘要:
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。该文提出结合特殊领域实体识别的远监督话语分类模型。首先,通过远监督(distant supervision)的方式获取数据集中的领域知识,显著地减少了人工操作;其次,利用特殊领域实体识别和本地构建的补充性知识库去补全远监督获取的领域知识,旨在为模型提供更加全面的领域知识;最后,对基于上下文的语义特征和知识特征这两种异构信息提出了细粒度拼接机制,在词级上融合了预训练词汇语义表达和领域知识表达,有效提升了分类模型的性能。通过与研究进展的文本分类模型的对比实验表明,该文模型在中文话语领域分类基准数据集的实验上取得了较高的正确率,特别是在知识敏感型领域,较研究进展方法具有显著优势。

基于隐含主题协同注意力网络的领域分类方法 下载：37 浏览：353

黄培松 黄沛杰 丁健德 艾文程 章锦川 《当代中文学刊》 2020年4期

摘要:
基于注意力机制的神经网络模型在文本分类任务中显示出了很好的效果。然而当训练数据的规模有限,或者测试数据与训练数据的分布有较大差异时,一些有价值的信息词很难在训练中被模型捕捉到。为此,该文提出了一种新的基于协同注意力(co-attention)网络的领域分类方法。该文利用隐含主题模型学习隐含主题注意力,并将其引入到文本分类常用的双向长短时记忆网络(BiLSTM)中,与软或硬注意力(soft-or hard-attention)机制一起构成协同注意力。在中文话语领域分类基准语料SMP-ECDT上的实验结果表明,隐含主题协同注意力网络取得了显著优于注意力机制的领域分类效果,比基线注意力机制Soft att、Hard att以及单独的隐含主题注意力机制BTM att分别提高了2.85%、1.86%和1.74%的分类正确率。此外,实验结果还验证了,在额外的未标记数据上训练隐含主题,可以进一步提高该文方法的领域分类性能。
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