Dian Wang
2021
基于人物特征增强的拟人句要素抽取方法研究(Research on Element Extraction of Personified Sentences Based on Enhanced Characters)
Jing Li (李婧)
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Suge Wang (王素格)
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Xin Chen (陈鑫)
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Dian Wang (王典)
Proceedings of the 20th Chinese National Conference on Computational Linguistics
在散文阅读理解的鉴赏类问题中,对拟人句赏析考查比较频繁。目前,已有的工作仅对拟人句中的本体要素进行识别并抽取,存在要素抽取不完整的问题,尤其是当句子中出现多个本体时,需要确定拟人词与各个本体的对应关系。为解决这些问题,本文提出了基于人物特征增强的拟人句要素抽取方法。该方法利用特定领域的特征,增强句子的向量表示,再利用条件随机场模型对拟人句中的本体和拟人词要素进行识别。在此基础上,利用自注意力机制对要素之间的关系进行检测,使用要素同步机制和关系同步机制进行信息交互,用于要素识别和关系检测的输入更新。在自建的拟人数据集上进行<本体,拟人词>抽取的比较实验,结果表明本文提出的模型性能优于其他比较模型。
Jointly Identifying Rhetoric and Implicit Emotions via Multi-Task Learning
Xin Chen
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Zhen Hai
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Deyu Li
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Suge Wang
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Dian Wang
Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021