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基于序列图模型的多标签序列标注
被引量：
3
1
作者
王少敬
刘鹏飞
邱锡鹏
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期18-26,共9页
该文针对实际中存在对同一句话标注多种序列标签问题,定义了多标签序列标注任务,并提出了一种新的序列图模型。序列图模型主要为了建模两种依赖关系:不同单词在时序维度上面的关系和同一单词在不同任务之间的依赖关系。该文采用LSTM或根...
该文针对实际中存在对同一句话标注多种序列标签问题,定义了多标签序列标注任务,并提出了一种新的序列图模型。序列图模型主要为了建模两种依赖关系:不同单词在时序维度上面的关系和同一单词在不同任务之间的依赖关系。该文采用LSTM或根据Transformer修改设计的模型处理时序维度上的信息传递。同一单词在不同任务之间使用注意力机制处理不同任务之间的依赖关系,以获得每个单词更好的隐状态表示,并作为下次递归处理的输入。实验表明,该模型不仅能够在Ontonotes 5.0数据集上取得更好的结果,而且可以获取不同任务标签之间可解释的依赖关系。
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关键词
多标签序列标注
多任务学习
图模型
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职称材料
题名
基于序列图模型的多标签序列标注
被引量：
3
1
作者
王少敬
刘鹏飞
邱锡鹏
机构
复旦大学计算机学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期18-26,共9页
基金
国家自然科学基金(61672162)
文摘
该文针对实际中存在对同一句话标注多种序列标签问题,定义了多标签序列标注任务,并提出了一种新的序列图模型。序列图模型主要为了建模两种依赖关系:不同单词在时序维度上面的关系和同一单词在不同任务之间的依赖关系。该文采用LSTM或根据Transformer修改设计的模型处理时序维度上的信息传递。同一单词在不同任务之间使用注意力机制处理不同任务之间的依赖关系,以获得每个单词更好的隐状态表示,并作为下次递归处理的输入。实验表明,该模型不仅能够在Ontonotes 5.0数据集上取得更好的结果,而且可以获取不同任务标签之间可解释的依赖关系。
关键词
多标签序列标注
多任务学习
图模型
Keywords
multi-labeling sequence learning
multi-task learning
graph model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于序列图模型的多标签序列标注
王少敬
刘鹏飞
邱锡鹏
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020
3
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