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HRTNSC:基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型
1
作者
孔春伟
吕学强
张乐
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第12期94-103,114,共11页
针对藏文新闻主客观分类的现实需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型(HRTNSC)。首先通过融合音节级特征和包含当前音节的单词级特征丰富模型输入的语义信息,然后将融合后的特征向...
针对藏文新闻主客观分类的现实需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型(HRTNSC)。首先通过融合音节级特征和包含当前音节的单词级特征丰富模型输入的语义信息,然后将融合后的特征向量输入到BiLSTM+CNN网络中进行语义提取,最后采用Softmax分类器实现句子的主客观分类。测试结果表明,HRTNSC模型在Word2Vec音节向量+BERT音节向量+注意力机制加权的单词向量特征组合下最优F 1值达到90.84%,分类效果优于对比模型,可以较有效地分类主客观句子,具有一定的应用价值。
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关键词
主客观分类
混合表示
音节
级
特征
单词
级
特征
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职称材料
题名
HRTNSC:基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型
1
作者
孔春伟
吕学强
张乐
机构
青海师范大学计算机学院
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第12期94-103,114,共11页
基金
国家自然科学基金(61671043)
北京市自然科学基金(4212020)
+1 种基金
青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室/藏文信息处理教育部重点实验室开放课题基金(2019Z002)
青海省重点研发计划(2022-ZJ-T02)。
文摘
针对藏文新闻主客观分类的现实需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型(HRTNSC)。首先通过融合音节级特征和包含当前音节的单词级特征丰富模型输入的语义信息,然后将融合后的特征向量输入到BiLSTM+CNN网络中进行语义提取,最后采用Softmax分类器实现句子的主客观分类。测试结果表明,HRTNSC模型在Word2Vec音节向量+BERT音节向量+注意力机制加权的单词向量特征组合下最优F 1值达到90.84%,分类效果优于对比模型,可以较有效地分类主客观句子,具有一定的应用价值。
关键词
主客观分类
混合表示
音节
级
特征
单词
级
特征
Keywords
subjective and objective classification
hybrid representation
syllable-level features
word-level features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
HRTNSC:基于混合表示的藏文新闻主客观句子分类模型
孔春伟
吕学强
张乐
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022
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