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摘要:
本文提出了一种基于Bi-LSTM和CNN的混合模型,并引入自注意力机制,使模型更好地理解幽默文本的语义,完成幽默计算的两个任务.通过实验,本文模型将中文幽默计算两个任务的F1值分别提高了近2%和5%.
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文献信息
篇名 基于深度学习的中文幽默计算
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 幽默计算 长短时记忆网络 自注意力机制 卷积神经网络 文本分类
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 62-63
页数 2页 分类号 TP391.1|TP181
字数 2062字 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2020.06.28
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 戴心雨 3 0 0.0 0.0
2 孙绪瑞 1 0 0.0 0.0
3 常远 1 0 0.0 0.0
4 舒言 2 0 0.0 0.0
5 刘川 1 0 0.0 0.0
传播情况
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  • 二级参考文献(0)
2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
幽默计算
长短时记忆网络
自注意力机制
卷积神经网络
文本分类
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
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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35701
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