【摘 要】
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深度学习已经在许多自然语言处理任务中达到了最高水平的性能,但是这种方法通常需要大量的标注数据。该文围绕问题意图识别语料标注问题,结合深度学习和主动学习技术,实现了
【机 构】
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中国科学院软件研究所,中航信移动科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1002303),国家自然科学基金(61802381,61972386),民航科技重大专项(MHRD20160109)。
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深度学习已经在许多自然语言处理任务中达到了最高水平的性能,但是这种方法通常需要大量的标注数据。该文围绕问题意图识别语料标注问题,结合深度学习和主动学习技术,实现了语料标注成本的降低。主动学习需要不断迭代地再训练,计算成本非常高,为加速这个进程,该文提出了一种适合问题意图识别任务的轻量级架构,使用双层CNN结构组成的深度学习模型。同时为更好地评估样本的价值,设计了一种结合样本的信息性、代表性与多样性的多准则主动学习方法。最终在民航客服语料下进行实验,实验结果表明该方法可减少约50%的标注工作量,同时在公开数
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