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题名基于知识迁移的情感—原因对抽取
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作者
赵凤园
刘德喜
万齐智
刘喜平
廖国琼
万常选
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机构
江西财经大学计算机与人工智能学院
江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
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出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第1期121-132,共12页
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基金
国家自然科学基金(62272206,62272205,62462034)
江西省主要学科学术和技术带头人培养计划领军人才项目(20213BCJL22041)
+1 种基金
江西省自然科学基金(20212ACB202002,20242BAB25119)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200501)。
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文摘
现有的情感—原因对抽取模型均没有通过加入外部知识来提升情感—原因对的抽取效果。该文提出基于知识迁移的情感—原因对抽取模型(ECPE-KT),采用知识库获取文本的显性知识编码;随后引入外部情感分类语料库迁移得到子句的隐性知识编码;最后拼接两个知识编码,加入情感(原因)子句预测概率及相对位置,搭配Transformer机制融合上下文,并采用窗口机制优化计算压力,实现情感—原因对抽取。在ECPE数据集上的实验结果表明,该文提出的方法超过当前最先进的模型ECPE-2D。
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关键词
情感—原因对抽取
知识辅助
相对位置
预测概率
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Keywords
emotion-cause pair extraction
knowledge-assisted
relative position
prediction probability
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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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