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摘要:
针对评论文本中评价对象的抽取任务,需要设计特征模板,而抽取结果往往受特征模板影响大的问题,提出一种端到端的神经网络评价对象抽取模型.分析条件随机场CRF在评价对象抽取任务中的特征模板设计;使用词向量嵌入模型在语义空间表示词语,并分析注意力机制在神经网络模型中的作用;将条件随机场模型与循环神经网络模型LSTM相结合,形成基于注意力机制的LSTM-CRF-Attention模型.在NLPCC2012和NLPCC2013两个数据集上进行实验,该模型的F值比CRF模型分别提高8.15%和11.03%.实验结果也同时验证词向量具备表示词语特征的能力,注意力机制能够有效提高神经网络模型中的评价对象抽取效果.
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文献信息
篇名 基于注意力机制的循环神经网络评价对象抽取模型
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 注意力机制 神经网络模型 条件随机场 评价对象抽取
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 202-209
页数 8页 分类号 TP3
字数 7713字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.03.037
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨善良 山东理工大学计算机科学与技术学院 1 1 1.0 1.0
2 孙启 中国传媒大学传媒科学研究所 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
注意力机制
神经网络模型
条件随机场
评价对象抽取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
47
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