期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
面向社交媒体评论的上下文语境讽刺检测模型
被引量:
5
1
作者
韩虎
赵启涛
+1 位作者
孙天岳
刘国利
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期66-71,共6页
讽刺是日常交际中一种常见的语用现象,能够丰富说话者的观点并间接地表达说话者的深层含义。讽刺检测任务的研究目标是挖掘目标语句的讽刺倾向。针对讽刺语境表达变化多样以及不同用户、不同主题下的讽刺含义各不相同等特征,构建融合用...
讽刺是日常交际中一种常见的语用现象,能够丰富说话者的观点并间接地表达说话者的深层含义。讽刺检测任务的研究目标是挖掘目标语句的讽刺倾向。针对讽刺语境表达变化多样以及不同用户、不同主题下的讽刺含义各不相同等特征,构建融合用户嵌入与论坛主题嵌入的上下文语境讽刺检测模型。该模型借助ParagraphVector方法的序列学习能力对用户评论文档与论坛主题文档进行编码,从而获取目标分类句的用户讽刺特征与主题特征,并利用一个双向门控循环单元神经网络得到目标句的语句编码。在标准讽刺检测数据集上进行的实验结果表明,与传统Bag-of-Words、CNN等模型相比,该模型能够有效提取语句的上下文语境信息,具有较高的讽刺检测分类准确率。
展开更多
关键词
自然语言处理
上下文语境讽刺检测
深度学习
paragraphvector
模型
双向门控循环单元
模型
下载PDF
职称材料
题名
面向社交媒体评论的上下文语境讽刺检测模型
被引量:
5
1
作者
韩虎
赵启涛
孙天岳
刘国利
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期66-71,共6页
基金
国家自然科学基金(61562057)
国家社会科学基金(17BXW071)
甘肃省科技计划项目(18JR3RA104)。
文摘
讽刺是日常交际中一种常见的语用现象,能够丰富说话者的观点并间接地表达说话者的深层含义。讽刺检测任务的研究目标是挖掘目标语句的讽刺倾向。针对讽刺语境表达变化多样以及不同用户、不同主题下的讽刺含义各不相同等特征,构建融合用户嵌入与论坛主题嵌入的上下文语境讽刺检测模型。该模型借助ParagraphVector方法的序列学习能力对用户评论文档与论坛主题文档进行编码,从而获取目标分类句的用户讽刺特征与主题特征,并利用一个双向门控循环单元神经网络得到目标句的语句编码。在标准讽刺检测数据集上进行的实验结果表明,与传统Bag-of-Words、CNN等模型相比,该模型能够有效提取语句的上下文语境信息,具有较高的讽刺检测分类准确率。
关键词
自然语言处理
上下文语境讽刺检测
深度学习
paragraphvector
模型
双向门控循环单元
模型
Keywords
Natural Language Processing(NLP)
contextual sarcasm detection
deep learning
paragraphvector
model
Bi-directional-Gated Recurrent Unit(Bi-GRU)model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向社交媒体评论的上下文语境讽刺检测模型
韩虎
赵启涛
孙天岳
刘国利
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部