我要投稿 查看投稿进度
学术期刊
在线客服
客服电话：400-188-5008
客服邮箱：service@ccnpub.com
投诉举报：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享

请选择 目标期刊

基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别 下载：17 浏览：193

1.重庆大学计算机学院；2.上海拍拍贷金融信息服务有限公司 《中文研究》 2018年12期

摘要:
否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离，它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究，采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型，预训练的词向量为输入特征对触发词进行识别，在此基础上添加已知触发词特征对覆盖域进行识别。中文否定与不确定信息语料上，触发词识别取得F1值为91.03%，覆盖域识别在该语料的子语料财经新闻上取得F1值最高为73.91%。实验结果表明，这一模型在汉语否定触发词识别和覆盖域识别上取得的效果优于CRF模型和BiLSTM模型。

基于双向LSTM与CRF融合模型的否定聚焦点识别 下载：43 浏览：470

沈龙骧 邹博伟 叶静 周国栋 朱巧明 《当代中文学刊》 2019年3期

摘要:
否定表达作为自然语言文本中常见的语言现象,对自然语言处理上层应用,如情感分析、信息抽取等,具有十分重要的意义。否定聚焦点识别任务是更细粒度的否定语义分析,其旨在识别出句子中被否定词修饰和强调的文本片段。该文将该任务作为序列标注问题,提出了一种基于双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTMCRF)的否定聚焦点识别模型,其中,BiLSTM网络能够充分利用上下文信息并抓取全局特征,CRF层能够有效学习输出标签之间的前后依赖关系。在*SEM2012评测任务数据集上的实验结果表明,基于BiLSTM-CRF的否定聚焦点识别方法的准确率(accuracy)达到69.58%,与目前最好的系统相比,性能提升了2.44%。

基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别 下载：21 浏览：441

朱晋1 怀丽波1 崔荣一1 尹慧2 《当代中文学刊》 2018年12期

摘要:
该文提出了基于小波分析的文本特征提取方法,对传统TF-IDF向量空间模型下的特征向量进行了该文的小波变换、逆小波变换。使用KNN分类方法检验这两空间下的文本分类准确率。实验结果表明,该文的小波变换方法在减少了TF-IDF向量空间模型近一半的维度下在各种实验条件中都能和向量空间模型保持一致的分类准确率;该文的逆小波变换方法在大幅度降低TF-IDF向量空间模型维度的基础上,同实验中其他特征提取方法相比,在特定条件下有着卓越的特定文本类别分类优势,这也在一定程度上检验了压缩感知理论的正确合理性。

基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别 下载：36 浏览：283

陈世梅1 伍星1 唐凡2 《当代中文学刊》 2018年12期

摘要:
否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离,它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究,采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型,预训练的词向量为输入特征对触发词进行识别,在此基础上添加已知触发词特征对覆盖域进行识别。中文否定与不确定信息语料上,触发词识别取得F1值为91.03%,覆盖域识别在该语料的子语料财经新闻上取得F1值最高为73.91%。实验结果表明,这一模型在汉语否定触发词识别和覆盖域识别上取得的效果优于CRF模型和BiLSTM模型。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服：：点击联系客服
联系电话：：400-188-5008
客服邮箱：：service@ccnpub.com
投诉举报：：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享