【摘 要】
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为了克服现有讽刺识别方法的性能受到训练数据缺乏的影响,在使用有限标注数据训练的注意力卷积神经网络基础上,提出一种对抗学习框架,该框架包含两种互补的对抗学习方法。首
【机 构】
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哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1636103,61632011);深圳市基础研究计划(20170307150024907);深圳市技术攻关项目(JSGG20170817140856618)资助
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为了克服现有讽刺识别方法的性能受到训练数据缺乏的影响,在使用有限标注数据训练的注意力卷积神经网络基础上,提出一种对抗学习框架,该框架包含两种互补的对抗学习方法。首先提出一种基于对抗样本的学习方法,应用对抗生成的样本参与模型训练,以期提高分类器的鲁棒性和泛化能力。进而,研究基于领域迁移的对抗学习方法,以期利用跨领域讽刺表达数据,改善模型在目标领域上的识别性能。在3个讽刺数据集上的实验结果表明,两种对抗学习方法都能提高讽刺识别的性能,其中基于领域迁移的方法带来的性能提升更加显著;同时结合两种对抗学习方法能够进一步提高讽刺识别性能。
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