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基于注意力机制的循环神经网络评价对象抽取模型
被引量：
7
1
作者
杨善良
孙启
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第3期202-209,共8页
针对评论文本中评价对象的抽取任务,需要设计特征模板,而抽取结果往往受特征模板影响大的问题,提出一种端到端的神经网络评价对象抽取模型。分析条件随机场CRF在评价对象抽取任务中的特征模板设计;使用词向量嵌入模型在语义空间表示词语...
针对评论文本中评价对象的抽取任务,需要设计特征模板,而抽取结果往往受特征模板影响大的问题,提出一种端到端的神经网络评价对象抽取模型。分析条件随机场CRF在评价对象抽取任务中的特征模板设计;使用词向量嵌入模型在语义空间表示词语,并分析注意力机制在神经网络模型中的作用;将条件随机场模型与循环神经网络模型LSTM相结合,形成基于注意力机制的LSTM-CRF-Attention模型。在NLPCC2012和NLPCC2013两个数据集上进行实验,该模型的F值比CRF模型分别提高8.15%和11.03%。实验结果也同时验证词向量具备表示词语特征的能力,注意力机制能够有效提高神经网络模型中的评价对象抽取效果。
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关键词
注意力机制
神经网络模型
条件随机场
评价对象抽取
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题名
基于注意力机制的循环神经网络评价对象抽取模型
被引量：
7
1
作者
杨善良
孙启
机构
山东理工
大学
计算机
科学
与技术学院
中国传媒大学传媒科学研究所
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第3期202-209,共8页
文摘
针对评论文本中评价对象的抽取任务,需要设计特征模板,而抽取结果往往受特征模板影响大的问题,提出一种端到端的神经网络评价对象抽取模型。分析条件随机场CRF在评价对象抽取任务中的特征模板设计;使用词向量嵌入模型在语义空间表示词语,并分析注意力机制在神经网络模型中的作用;将条件随机场模型与循环神经网络模型LSTM相结合,形成基于注意力机制的LSTM-CRF-Attention模型。在NLPCC2012和NLPCC2013两个数据集上进行实验,该模型的F值比CRF模型分别提高8.15%和11.03%。实验结果也同时验证词向量具备表示词语特征的能力,注意力机制能够有效提高神经网络模型中的评价对象抽取效果。
关键词
注意力机制
神经网络模型
条件随机场
评价对象抽取
Keywords
Attention mechanism
Neural network model
Conditional random field
Evaluation object extraction
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的循环神经网络评价对象抽取模型
杨善良
孙启
《计算机应用与软件》
北大核心
2019
7
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