|
|||||
|
|
| 面向属性抽取的门控动态注意力机制 | |
| 作者姓名： | 程梦 洪宇 唐建 张家硕 邹博伟 姚建民 |
| 作者单位： | 1.苏州大学 计算机科学与技术学院 苏州 215006 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(No.2017YFB1002104)、国家自然科学基金项目(No.61672367,61672368)资助 |
| 摘 要： | 在现阶段属性抽取研究中,现有注意力建模及训练较刚性(单句一次成型),而单句中不同词汇的上下文存在语境语义的差异,一致的注意力分布缺少动态的适应性.因此,文中提出面向属性抽取的门控动态注意力机制,利用双向长短时记忆网络捕获目标句中每个单词的隐层表示.在注意力模型处理词一级属性预测时,根据目标词及其上下文,计算适应该目标词的注意力分布向量,可以根据上下文的变化自动调整注意力权重的分配.借助门控调整注意力向量流向下一层神经元的信息量,最终使用条件随机场进行属性标记.应用2014-2016语义评估官方数据集验证文中方法的有效性,F1值均有所提高. |
| 关 键 词： | 注意力机制 属性抽取 条件随机场 情感分析 |
| 收稿时间： | 2018-10-21 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《模式识别与人工智能》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《模式识别与人工智能》下载全文 | |