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题名基于图依存分析的情感原因对抽取任务
被引量：2
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作者
高德辰
张本文
赵容梅
琚生根
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机构
四川大学计算机学院
四川民族学院理工学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期1324-1329,1336,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61972270)
四川省新一代人工智能重大专项项目(2018GZDZX0039)
四川省重点研发资助项目(2019YFG0521)。
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文摘
情感原因对抽取是情感分析任务中的子任务,旨在抽取出给定文档中的所有情感子句以及引起该情感所对应的原因子句。先前的研究在生成情感子句与原因子句表示时忽略了情感子句与原因子句之间的相互联系。为了解决上述问题,基于图依存分析的思想并融入了图注意力机制,提出了GAT-ECPE模型。该模型在获取到情感子句表示与原因子句表示时,将句向量作为节点输入图注意力层从而学习到子句之间关系的信息,而后进行双仿射映射得到情感原因对的编码表示。并且设置了多任务来将情感抽取与原因抽取任务建立联系。在ECPE数据集上的实验结果证明,该模型相较于先前的一系列模型,在评估指标上有所提升。
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关键词
情感原因对抽取
图依存分析
图注意力机制
多任务
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Keywords
emotion cause pair extraction
graph-based dependency parsing
graph attention mechanism
multi-task
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分类号
TP393.04
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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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