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题名基于门控卷积网络的篇章级事件可信度识别方法
被引量：2
- 1
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作者
张赟
李培峰
朱巧明
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第3期206-210,共5页
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基金
国家自然科学基金(61836007,61772354,61773276)~~
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文摘
事件可信度表示文本中事件的真实程度,描述了事件是否是一个事实,或是一种可能性,又或者是一种不可能的情况。事件可信度识别是问答系统、篇章理解等诸多相关任务的重要基础。目前,事件可信度识别的研究基本上还停留在句子级,很少涉及篇章级。因此,文中提出了一个基于门控卷积网络的篇章级事件可信度识别方法DEFI(Document-level Event Factuality Identification)。该方法首先使用门控卷积网络从句子和句法路径中抽取篇章中事件的语义和句法信息,然后通过自注意力(Self-Attention)层获取每个序列相对于自身更重要的整体信息的特征表示,从而识别出篇章级事件可信度。在中英文语料上的实验显示,与基准系统相比,DEFI的宏平均F1值和微平均F1值均得到了提高,其中在中英文语料上宏平均F1值分别提高了2.3%和4.4%,微平均F1值分别提升了2.0%和2.8%;同时,所提方法在训练速度上也提升了3倍。
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关键词
篇章理解
事件可信度识别
门控卷积
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Keywords
Discourse understanding
Event factuality identification
Gated convolution network
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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]
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题名基于单句表示的篇章事件可信度识别方法
被引量：1
- 2
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作者
张刘敏
张赟
李培峰
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020年第10期69-75,84,共8页
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基金
国家自然科学基金(61836007,61772354,61773276)
江苏省高校优势学科建设工程项目。
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文摘
事件可信度表示文本中事件的真实状况,描述了事件是否是一个事实,或是一种可能还是不可能的情形,是自然语言处理中一个重要的语义任务。目前,大多数关于事件可信度分析的方法都集中在句子级,很少涉及篇章级。该文基于卷积神经网络,结合篇章中的句子级特征(包括句子的语义、语法以及线索词特征表示),使用对抗训练来识别篇章可信度。在中英文数据集上的结果显示,该文方法与最新的实验结果相比,微平均F1值分别提高了3.51%和6.02%,宏平均F1值分别提升了4.63%和9.97%。同时,该方法在训练速度上也提高了4倍。
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关键词
事件可信度识别
句子级表示
线索词
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Keywords
event factuality identification
sentence-level representation
clue word
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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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题名基于联合模型的端到端事件可信度识别
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作者
曹金娟
钱忠
李培峰
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第2期292-299,共8页
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基金
国家自然科学基金(61772354,61836007,61773276)
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
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文摘
事件可信度是对文本中事件真实情况的一种描述,是自然语言处理领域许多相关应用的基本任务。目前,大多数关于事件可信度的相关研究都是使用标注的事件进行事件可信度识别,不方便实际应用,并且忽略了不同事件源对事件可信度的影响。针对现有问题,提出了一个端到端的事件可信度识别的联合模型JESF。该模型可以同时进行事件识别、事件源识别、事件可信度识别3个任务;使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和语言学特征加强单词的语义表示;使用注意力机制(Attention)和依存句法树构建图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN),以有效地提取语义和句法特征。特别地,该模型也可以应用于只考虑默认源(文本作者)的事件可信度任务。在FactBank,Meantime,UW,UDS-IH2等语料上的实验结果显示,所提模型优于基准模型。
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关键词
事件可信度识别
端到端
联合模型
图卷积神经网络
BERT
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Keywords
Event factuality identification
End-to-End
Joint model
Graph convolutional network
Bidirectional encoder representations from transformers
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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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题名基于改进MLN的人类活动识别新方法
被引量：1
- 4
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作者
苏雷
李冠宇
田广强
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机构
大连海事大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第17期20-25,76,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61371090)
国家自然科学基金青年科学基金(No.61602076)
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文摘
针对人类活动识别中存在的检测不确定问题,改进了马尔可夫逻辑网络(MLN)中势函数的计算方法。即软化一阶逻辑中关系运算符,使特征函数的取值范围从布尔值扩展到[0,1]区间;计算传感器事件的可信度,来获取所对应闭原子为真的概率。将改进的MLN方法与本体结合,提出混合识别框架并实现了相应算法。仿真实验结果表明,在包含错误的数据集ADL-E下,改进的MLN仍能保持较高的准确率。
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关键词
检测不确定
人类活动识别
马尔可夫逻辑网络
事件可信度
活动本体
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Keywords
detection uncertainty
human activity recognition
Markov Logic Networks(MLN)
event credibility
activity ontology
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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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