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基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别
被引量:
3
1
作者
陈世梅
伍星
唐凡
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第11期55-61,共7页
否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离,它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究,采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型,预训...
否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离,它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究,采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型,预训练的词向量为输入特征对触发词进行识别,在此基础上添加已知触发词特征对覆盖域进行识别。中文否定与不确定信息语料上,触发词识别取得F1值为91.03%,覆盖域识别在该语料的子语料财经新闻上取得F1值最高为73.91%。实验结果表明,这一模型在汉语否定触发词识别和覆盖域识别上取得的效果优于CRF模型和BiLSTM模型。
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关键词
BiLSTM-CRF
否定
触发词
否定覆盖域
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题名
基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别
被引量:
3
1
作者
陈世梅
伍星
唐凡
机构
重庆大学计算机学院
上海拍拍贷金融信息服务有限公司
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第11期55-61,共7页
基金
国家自然科学基金(51608070)
文摘
否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离,它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究,采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型,预训练的词向量为输入特征对触发词进行识别,在此基础上添加已知触发词特征对覆盖域进行识别。中文否定与不确定信息语料上,触发词识别取得F1值为91.03%,覆盖域识别在该语料的子语料财经新闻上取得F1值最高为73.91%。实验结果表明,这一模型在汉语否定触发词识别和覆盖域识别上取得的效果优于CRF模型和BiLSTM模型。
关键词
BiLSTM-CRF
否定
触发词
否定覆盖域
Keywords
BiLSTM-CRF
cue detection
scope recognition
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别
陈世梅
伍星
唐凡
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018
3
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