【摘 要】
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反问是一种带有强烈情感色彩的表达方式,对其进行自动识别将提升隐式情感分析的整体效率.针对汉语反问句识别问题,本文分析了反问句的句式特点,将反问句的句式结构融入到卷积神级网络的构建中,提出一种融合句式结构的卷积神经网络的反问句识别方法.首先利用置信度大于70％的反问句的特征词、序列模式,对大规模未被标注的微博语料进行初步筛选,获取大量伪反问句.然后通过多个卷积核分别对句子的词向量和反问句的特征进行抽
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院,山西太原0300
【出 处】
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第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)
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反问是一种带有强烈情感色彩的表达方式,对其进行自动识别将提升隐式情感分析的整体效率.针对汉语反问句识别问题,本文分析了反问句的句式特点,将反问句的句式结构融入到卷积神级网络的构建中,提出一种融合句式结构的卷积神经网络的反问句识别方法.首先利用置信度大于70％的反问句的特征词、序列模式,对大规模未被标注的微博语料进行初步筛选,获取大量伪反问句.然后通过多个卷积核分别对句子的词向量和反问句的特征进行抽取,获取句子语义特征和反问词特征,将两者共同作用生成句子的表示.最后利用softmax分类器实现句子的分类.实验结果表明,利用该方法对微博中反问句的识别准确率、召回率和F值分别达到了89.5％、84.2％和86.7％.
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