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结合多头注意力机制的旅游问句分类研究
被引量：
3
1
作者
吴迪
姜丽婷
+3 位作者
王路路
吐尔根·依布拉音
艾山·吾买尔
早克热·卡德尔
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期165-171,共7页
旅游问句具有长度较短,不严格按照语法规则的特点,导致该文本数据信息容量过少、口语化严重。充分理解问句表达的语义是提高旅游问句分类器性能面临的重要挑战,基于此,提出一个融合Bi-GRU、CNN与Multi-Head-Attention的旅游问句分类模...
旅游问句具有长度较短,不严格按照语法规则的特点,导致该文本数据信息容量过少、口语化严重。充分理解问句表达的语义是提高旅游问句分类器性能面临的重要挑战,基于此,提出一个融合Bi-GRU、CNN与Multi-Head-Attention的旅游问句分类模型。该模型将预先训练的词向量和经Bi-GRU处理得到的语义信息进行融合,进行问句依赖关系学习,通过CNN和Multi-Head-Attention进行特征提取,以加强局部特征的学习,通过Softmax完成分类。实验结果表明,该模型在文本信息少、表述不规范的旅游问句分类任务中F1值达到了92.11%,优于现有的主流分类模型。
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关键词
自然语言处理
旅游问句分类
双向门控循环单元(Bi-GRU)
卷积神经网络(CNN)
多头注意力机制
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职称材料
题名
结合多头注意力机制的旅游问句分类研究
被引量：
3
1
作者
吴迪
姜丽婷
王路路
吐尔根·依布拉音
艾山·吾买尔
早克热·卡德尔
机构
新疆大学软件学院
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期165-171,共7页
基金
国家重点研发计划子课题(2017YFB1002103)
国家自然科学基金(61762084)。
文摘
旅游问句具有长度较短,不严格按照语法规则的特点,导致该文本数据信息容量过少、口语化严重。充分理解问句表达的语义是提高旅游问句分类器性能面临的重要挑战,基于此,提出一个融合Bi-GRU、CNN与Multi-Head-Attention的旅游问句分类模型。该模型将预先训练的词向量和经Bi-GRU处理得到的语义信息进行融合,进行问句依赖关系学习,通过CNN和Multi-Head-Attention进行特征提取,以加强局部特征的学习,通过Softmax完成分类。实验结果表明,该模型在文本信息少、表述不规范的旅游问句分类任务中F1值达到了92.11%,优于现有的主流分类模型。
关键词
自然语言处理
旅游问句分类
双向门控循环单元(Bi-GRU)
卷积神经网络(CNN)
多头注意力机制
Keywords
natural language processing
tourism question classification
bidirectional gated recurrent unit(Bi-GRU)
convolutional neural network(CNN)
Multi-Head-Attention
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合多头注意力机制的旅游问句分类研究
吴迪
姜丽婷
王路路
吐尔根·依布拉音
艾山·吾买尔
早克热·卡德尔
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
3
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