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题名基于多维语义特征与层次注意力机制的讽刺识别
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作者
宋留静
赵泽方
马宇翔
申罕骥
李俊
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机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学
河南大学计算机与信息工程学院
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出处
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第5期453-462,共10页
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基金
国家重点研发计划(2019YFB1405801)
中国科学院对外合作重点项目(241711KYSB20180002)
河南省重点研发与推广专项(222102210040)资助项目。
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文摘
讽刺是一种复杂的语言表达方式,在日常交流中发挥着重要作用。随着人工智能和社交网络的快速发展,讽刺识别已成为自然语言处理领域的热点研究课题之一。现有的讽刺识别研究往往从单一维度对讽刺文本特征进行表示,忽视了讽刺文本特征的细微差异及其重要程度。本文将讽刺识别视为文本分类任务,在特征提取阶段,将讽刺文本根据其不一致性特征、情感特征、句法结构特征和风格特征进行多维语义特征表示。在特征融合阶段,针对不同维度特征对整体特征贡献和关联程度不同,采用层次注意力机制调整不同讽刺语言学特征对模型整体性能的影响。实验结果表明,所提出的模型能够从多个维度提取讽刺文本的潜在语义特征,其在公开数据集IAC、Tweets和Reddit上的实验性能均有明显提升。
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关键词
讽刺识别
自然语言处理
多维语义表示
层次注意力机制
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Keywords
sarcasm recognition
natural language processing
multi-dimensional semantic
hierarchical atten-tion mechanism
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一种量子概率启发的对话讽刺识别网络模型
被引量：1
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作者
张亚洲
俞洋
朱少林
陈锐
戎璐
梁辉
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机构
郑州轻工业大学软件学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1885-1893,共9页
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基金
国家自然科学基金(No.62006212)
河南省重点研发与推广专项(科技攻关)(No.212102210418)。
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文摘
对话讽刺识别已经成为人工智能领域中一项极具挑战性的课题,其目的是辨别互动对话中晦涩难懂的诸如讽刺、轻蔑、嘲笑等隐喻性情感.从语言哲学分析,目前的对话讽刺识别方法难以衡量人类语言在讽刺表达与理解方面固有的不确定性.鉴于量子概率在建模不确定性方面的优势,本文探索量子概率在讽刺识别领域的潜力并提出一种量子概率启发式网络.该网络主要包含复值嵌入层、量子复合层、量子测量层以及全连接层.本文将互动对话中每句话语视作是一组单词的类量子叠加,表征为复数向量.相邻话语之间的上下文交互被建模为量子系统与其周围环境的复合,表示为密度矩阵.本文对每句话语进行量子测量,提取讽刺特征,并将讽刺特征输入到全连接层预测得到讽刺识别结果.本文在两个基准数据集上进行实验,结果表明本文提出的模型优于先进讽刺识别模型,讽刺识别准确率分别提升5.2%与2.38%.
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关键词
讽刺识别
互动对话
深度学习
人工智能
量子理论
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Keywords
sarcasm recognition
interaction dialogue
deep learning
artificial intelligence
quantum theory
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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