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基于多通道压缩双线性池化的情感-原因句子对提取模型
1
作者
黄晋
许实
+3 位作者
蔡而聪
吴志杰
郭美美
朱佳
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期21-28,共8页
提出一个基于多通道压缩双线性池化的模型,对文档中的候选情感-原因句子对进行排序。该模型利用图注意力网络提取包含位置信息的情感特定化表示和原因特定化表示,通过局部关系学习模块,进一步学习情感与原因句子之间的局部关系表示,再...
提出一个基于多通道压缩双线性池化的模型,对文档中的候选情感-原因句子对进行排序。该模型利用图注意力网络提取包含位置信息的情感特定化表示和原因特定化表示,通过局部关系学习模块,进一步学习情感与原因句子之间的局部关系表示,再使用多通道压缩双线性池化来融合学习情感-原因候选句子对表示。最后,对候选句子对进行排序。实验结果表明,与最新模型相比,所提模型在多方面表现更优。
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关键词
情感分析
情感-原因句子对提取
图注意力网络
局部关系提取
多通道压缩双线性池化
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题名
基于多通道压缩双线性池化的情感-原因句子对提取模型
1
作者
黄晋
许实
蔡而聪
吴志杰
郭美美
朱佳
机构
华南师范大学计算机学院
浙江师范大学智能教育技术与应用重点实验室
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期21-28,共8页
基金
国家自然科学基金(62077015)资助。
文摘
提出一个基于多通道压缩双线性池化的模型,对文档中的候选情感-原因句子对进行排序。该模型利用图注意力网络提取包含位置信息的情感特定化表示和原因特定化表示,通过局部关系学习模块,进一步学习情感与原因句子之间的局部关系表示,再使用多通道压缩双线性池化来融合学习情感-原因候选句子对表示。最后,对候选句子对进行排序。实验结果表明,与最新模型相比,所提模型在多方面表现更优。
关键词
情感分析
情感-原因句子对提取
图注意力网络
局部关系提取
多通道压缩双线性池化
Keywords
sentiment analysis
emotion-cause pair extraction
graph attention network
local relation-aware module
multichannel compact bilinear pooling
分类号
TP391.41 [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
基于多通道压缩双线性池化的情感-原因句子对提取模型
黄晋
许实
蔡而聪
吴志杰
郭美美
朱佳
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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