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基于共享表示的跨领域中文模糊限制语识别
1
作者
周惠巍
宁时贤
+3 位作者
杨云龙
刘壮
林英玉
李思嘉
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期34-39,共6页
为充分利用源领域的标注数据,减少目标领域的标注代价,提出一种基于共享表示的跨领域模糊限制语识别方法.该方法利用双向长短期记忆网络,通过参数共享机制交替地学习源领域和目标领域的训练数据,同时引入对抗学习,把各领域私有特征从共...
为充分利用源领域的标注数据,减少目标领域的标注代价,提出一种基于共享表示的跨领域模糊限制语识别方法.该方法利用双向长短期记忆网络,通过参数共享机制交替地学习源领域和目标领域的训练数据,同时引入对抗学习,把各领域私有特征从共享特征中剥离,从而获得不同领域间的共享语义表示.在中文生物医学和维基百科两个领域上的实验表明,基于共享表示的方法在跨领域中文模糊限制语识别性能上明显优于基于实例和基于特征的迁移学习方法.
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关键词
中文模糊限制语识别
跨领域
共享表示
对抗学习
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题名
基于共享表示的跨领域中文模糊限制语识别
1
作者
周惠巍
宁时贤
杨云龙
刘壮
林英玉
李思嘉
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
台湾逢甲大学资讯电机学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期34-39,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61772109
61272375)
教育部人文社科项目(17YJA740076)
文摘
为充分利用源领域的标注数据,减少目标领域的标注代价,提出一种基于共享表示的跨领域模糊限制语识别方法.该方法利用双向长短期记忆网络,通过参数共享机制交替地学习源领域和目标领域的训练数据,同时引入对抗学习,把各领域私有特征从共享特征中剥离,从而获得不同领域间的共享语义表示.在中文生物医学和维基百科两个领域上的实验表明,基于共享表示的方法在跨领域中文模糊限制语识别性能上明显优于基于实例和基于特征的迁移学习方法.
关键词
中文模糊限制语识别
跨领域
共享表示
对抗学习
Keywords
Chinese hedge cue detection
cross-domain
shared representation
adversarial learning
分类号
TP391.1 [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
基于共享表示的跨领域中文模糊限制语识别
周惠巍
宁时贤
杨云龙
刘壮
林英玉
李思嘉
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2019
0
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