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针对柬语标注数据较少、语料稀缺,柬语句子级情感分析任务进步缓慢的问题,提出了一种基于深度半监督CNN(convolutional neural networks)的柬语句子级情感极性分类方法.该方法通过融合词典嵌入的分开卷积CNN模型,利用少量已有的柬语情感词典资源提升句子级情感分类任务性能.首先构建柬语句子词嵌入和词典嵌入,通过使用不同的卷积核对两部分嵌入分别进行卷积,将已有情感词典信息融入到CNN模型中去,经过最大延时池化得到最大输出特征,把两部分最大输出特征拼接后作为全连接层输入;然后通过结合半监督学习方法——时序组合模型,训练提出的深度神经网络模型,利用标注与未标注语料训练,降低对标注语料的需求,进一步提升模型情感分类的准确性.结果 证明,通过半监督方法时序组合模型训练,在人工标记数据相同的情况下,该方法相较于监督方法在柬语句子级情感分类任务上准确率提升了3.89%. 相似文献
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在新闻领域标注语料上训练的中文分词系统在跨领域时性能会有明显下降。针对目标领域的大规模标注语料难以获取的问题,该文提出Active learning算法与n-gram统计特征相结合的领域自适应方法。该方法通过对目标领域文本与已有标注语料的差异进行统计分析,选择含有最多未标记过的语言现象的小规模语料优先进行人工标注,然后再结合大规模文本中的n-gram统计特征训练目标领域的分词系统。该文采用了CRF训练模型,并在100万句的科技文献领域上,验证了所提方法的有效性,评测数据为人工标注的300句科技文献语料。实验结果显示,在科技文献测试语料上,基于Active Learning训练的分词系统在各项评测指标上均有提高。
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实体关系语料库是信息抽取领域的基础数据资源,其规模和质量直接影响信息抽取深度学习模型的效果。目前建立的特定领域语料库在重叠关系方面的研究较少,且现有方法需要高昂的人工标注成本。该文融合已有的基于实体识别和触发词规则的语料标注算法,基于自定义关系schema实现网络文本中重叠关系的自动标注。首先,借助特定领域专业词典进行命名实体识别,构造命名实体集;然后根据自定义关系模式schema和依存句法分析进行特征词聚类,构造触发词词典;最后,基于命名实体集和触发词词典进行语料回标。该算法有效减少了人工标注量,标注速度快,标注后的语料规模较大,有效提取重叠关系信息,为特定领域信息抽取扩充语料库提供了可行方案。同时,该文探讨了数据源可用性,评价了标注质量并对语料库进行了统计分析。实验结果显示,该方法总体回标成功率为76.7%,总体关系标注准确率为85.8%,利用基础重叠关系抽取模型进行实验,实验结果F1值达到93.68%。 相似文献
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受限于标注语料的领域和规模以及类别不均衡,中文人名识别性能偏低。相比人名识别训练语料,人名词典获取较为容易,利用词典提升人名识别性能有待进一步研究。该文提取人名词典特征,融入到双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型中,在损失函数中提高人名标签权重,设计加权条件随机场(WCRF)。从人名词典中获取姓和名相关的特征信息,Bi-LSTM网络捕获句子中上下文信息,WCRF提高人名识别的召回率。在《人民日报》语料和工程法律领域语料上进行实验,结果表明: 在领域测试语料上,与基于隐马尔可夫模型的方法相比,人名识别的F1值提高18.34%,与传统Bi-LSTM-CRF模型相比,召回率提高15.53%,F1提高8.83%。WCRF还可以应用到其他类别不均衡的序列标注或分类问题中。 相似文献
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基于远程监督的关系抽取方法可以明显地减少人工标注数据集的成本,已经被广泛应用于领域知识图谱的构建任务中.然而,现有的远程监督关系抽取方法领域针对性不强,同时也忽略了对领域实体特征信息的利用.为了解决上述问题,提出了一种融合实体特征和多种类注意力机制的关系抽取模型PCNN-EFMA.模型采用远程监督和多实例技术,不再受限于人工标注.同时,为了减少远程监督中噪声的影响,模型使用了句子注意力和包间注意力这两类注意力,并在词嵌入层和句子注意力中融合实体特征信息,增强了模型的特征选择能力.实验表明,该模型在领域数据集上的PR曲线更好,并在P@N上的平均准确率优于PCNN-ATT模型. 相似文献
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跨领域文本情感分类已成为自然语言处理领域的一个研究热点。针对传统主动学习不能利用领域间的相关信息以及词袋模型不能过滤与情感分类无关的词语,提出了一种基于逐步优化分类模型的跨领域文本情感分类方法。首先选择源领域和目标领域的公共情感词作为特征,在源领域上训练分类模型,再对目标领域进行初始类别标注,选择高置信度的文本作为分类模型的初始种子样本。为了加快目标领域的分类模型的优化速度,在每次迭代时,选取低置信度的文本供专家标注,将标注的结果与高置信度文本共同加入训练集,再根据情感词典、评价词搭配抽取规则以及辅助特征词从训练集中动态抽取特征集。实验结果表明,该方法不仅有效地改善了跨领域情感分类效果,而且在一定程度上降低了人工标注样本的代价。 相似文献
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细粒度意见挖掘的主要目标是从观点文本中获取情感要素并判断情感倾向。现有方法大多基于序列标注模型,但很少利用情感词典资源。该文提出一种基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘方法,使用领域情感词典在观点文本上构建特征表示并将其加入序列标注模型的输入部分。首先构建一份新的电商领域情感词典,然后在电商评论文本真实数据上,分别为条件随机场(CRF)和双向长短期记忆-条件随机场(BiLSTM-CRF)这两种常用序列标注模型设计基于领域情感词典的特征表示。实验结果表明,基于电商领域情感词典的特征表示方法在两种模型上都取得了良好的效果,并且超过其他情感词典。 相似文献
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一种基于生语料的领域词典生成方法 总被引:7,自引:0,他引:7
为了实现准确分词,实用的汉语信息处理系统都需有其专用的领域词典.针对现有词典构造方法存在的不足,本文提出了一种领域词典的构造方法;利用通用词典对领域生语料进行分词处理,并提出了基于切分单元的最大匹配算法,从而得到候选词串集,然后利用规则对其进行优化,最终生成领域词典.词典的生成过程基本上是自动完成的,人工干预少,易于更新;目前.本方法生成的领域词典已经应用于我们自主开发的“基于Web的智能答疑系统”中,并取得了较好的效果. 相似文献
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中文自动分词模块是自动答疑系统的一个重要功能模块.在分析自动答疑系统中问句特点的基础上,提出一种面向课程答疑的中文自动分词算法和分词词典设计方案,并探讨运用Visual-Prolog开发基于该算法的中文自动分词模块的关键技术,包括词的表示、构建分词词典、检索分词词典和分词谓词的实现. 相似文献
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事件检测主要研究从非结构化文本中自动识别事件触发词,实现所属事件类型的正确分类。与英文相比,中文需要经过分词才能利用词汇信息,还存在“分词-触发词”不匹配问题。针对中文语言特性与事件检测任务的特点,本文提出一种基于多词汇特征增强的中文事件检测模型,通过外部词典为字级别模型引入包含多词汇信息的词汇集,以利用多种分词结果的词汇信息。同时采用静态文本词频统计与自动分词工具协同决策词汇集中词汇的权重,获取更加精确的词汇语义。在ACE2005中文数据集上与现有模型进行实验对比分析,结果表明本文方法取得了最好的性能,验证了该方法在中文事件检测上的有效性。 相似文献
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海量中文信息处理是大数据处理的一个分支,而利用大数据技术进行中文信息处理一定离不开中文分词,所以中文分词技术是大数据中文信息处理的基础性技术.中文分词技术自本世纪以来,一直在性能与精确度两个方向在推进;在性能方面主要以改进分词扫瞄算法,改进词库存储技术与查询方式来提高性能.在精确度上主要是对未登录词与歧义词的甄别与处理方法进行改进.本文摒弃了通过词库索引查询的思想,提出一种基于字符树的词库存储结构.它的分词速度是普通折半法的35倍,占用内存只是它的1/5.它将为大数据技术在处理中文信息时在性能上推进了一大步. 相似文献
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In the commodity search system based on Solr full-text search technology, this paper uses the third-party Chinese word
breaker on the Chinese search information entered by the user segmentation, inquiry commodity index database based on segmenta-
tion results, but it ignores the case which the user enters pinyin to search. By analyzing the grammatical structure of Chinese pinyin,
the pinyin word segmentation methods are designed, using a proprietary lexicon of e-commerce to construct a Chinese pinyin li-
brary, and implementing a commodity search system based onAjax pinyin input prompts to improve the deficiencies in the search in-
put method. 相似文献
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基于记忆的自适应语言模型虽然在一定程度上增强了语言模型对不同领域的适应性,但其假设过于简单,即认为一个在文章的前面部分出现过的词往往会在后面重复出现。通过对一些文本的观察分析,我们认为作者在书写文章的时候,除了常常使用前文中出现过的词汇外,为了避免用词单调,还会在行文过程中使用前文出现过词汇的近义词或者同义词。另外,一篇文章总是围绕某个主题展开,所以在文章中出现的许多词汇往往在语义上有很大的相关性。我们对基于记忆的语言模型进行了扩展,利用汉语义类词典,将与缓存中所保留词汇语义上相近或者相关的词汇也引入缓存。实验表明这种改进在很大程度上提高了原有模型的性能,与n元语言模型相比困惑度下降了4011% ,有效地增强了语言模型的自适应性。 相似文献
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大规模未标注语料中蕴含了丰富的词汇信息,有助于提高中文分词词性标注模型效果。该文从未标注语料中抽取词汇的分布信息,表示为高维向量,进一步使用自动编码器神经网络,无监督地学习对高维向量的编码算法,最终得到可直接用于分词词性标注模型的低维特征表示。在宾州中文树库5.0数据集上的实验表明,所得到的词汇特征对分词词性标注模型效果有较大帮助,在词性标注上优于主成分分析与k均值聚类结合的无监督特征学习方法。 相似文献
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该文研究和探讨一种新的分词方法 基于词边界分类的方法。该方法直接对字符与字符之间的边界进行分类,判断其是否为两个词之间的边界,从而达到分词的目的。相对于目前主流的基于字标注的分词方法,该方法的实现和训练更加快速、简单和直接,但却能获得比较接近的分词效果。更显著的是我们可以很容易地从词边界分类方法获得在线分词学习方法,该方法能够使我们的分词系统非常迅速地学习新的标注样本。 相似文献