【摘 要】
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针对传统的属性词抽取模型难以有效抽取隐式属性词,导致属性词抽取不完整的问题,提出了一种基于截断历史注意力机制的商品评论属性词抽取框架THA-BiLSTM-CRF.首先,利用CBOW模型预处理文本,获得包含语义信息的词向量;然后,通过BiLSTM模型抽取文本特征;接着,引入截断历史注意力机制,建立包含属性词和单词间映射关系的词库,获取单词间的隐式关系;最后,通过CRF算法抽取隐式属性词.实验结果表明,该框架可以有效抽取隐式属性词,提高了属性词抽取的完整度.
【机 构】
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安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001
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针对传统的属性词抽取模型难以有效抽取隐式属性词,导致属性词抽取不完整的问题,提出了一种基于截断历史注意力机制的商品评论属性词抽取框架THA-BiLSTM-CRF.首先,利用CBOW模型预处理文本,获得包含语义信息的词向量;然后,通过BiLSTM模型抽取文本特征;接着,引入截断历史注意力机制,建立包含属性词和单词间映射关系的词库,获取单词间的隐式关系;最后,通过CRF算法抽取隐式属性词.实验结果表明,该框架可以有效抽取隐式属性词,提高了属性词抽取的完整度.
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