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- [发明专利]基于多任务学习的依存句法分析方法及应用-CN202110090317.9有效
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孟佳娜;孙世昶;高玉妹;贾政
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大连民族大学
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2021-01-22
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2023-06-20
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G06F40/211
- 一种基于多任务学习的依存句法分析方法及应用包括:S1.使用深度双向长短期记忆神经网络对特征进行提取;S2.然后通过多任务学习的硬共享模式共享特征表示;S3.最后对各个任务设置私有层,达到单输入、多输出的目的,两个输出是依存分析和分词;基于多任务学习的依存句法分析方法的应用包括:通过数据增强的方式对数据集进行扩充,通过Word2Vec模型将词语向量化后;然后将依存句法分析引入到结构性双关的识别中,并对结构性双关的语料进行解析,通过对依存句法树的概率判断结构性双关,分析结构性双关的特点。本发明在分析精度上要优于基于转移的依存分析方法,不易产生错误传播的现象;而且本发明所采用的方法建立在使用较少的特征模板的基础上,成本较低。
- 基于任务学习依存句法分析方法应用
- [发明专利]一种基于多任务学习的方面情感分析模型-CN202210108256.9在审
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于玉海;孟佳娜;郭旭;邢志琦;孙世昶
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大连民族大学
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2022-01-28
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2022-07-08
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G06F16/33
- 本发明属于自然语言处理领域,涉及一种基于多任务学习的方面情感分析模型。包括:方面类别检测模块和方面级情感分析模块;将两部分进行聚合得到最终的方面类别情感分析结果;所述的方面类别检测模块依次包括处理数据的ACD嵌入层、双向长短期记忆网络层、自注意力机制层面和方面类别预测层;所述的方面级情感分析模块依次包括处理数据的ACSA嵌入层、多层Bi‑LSTM、单词情绪预测层和方面类别情绪预测层。有益效果:本发明提出了一种引入辅助任务方面类别检测ACD来进行ACSA任务的神经网络模型。结合两者模型的优势,并在公开数据集上,得到很好的性能。通过利用任务之间的共性和差异来提高性能,多任务学习已经成功的运用到深度学习任务中。
- 一种基于任务学习方面情感分析模型
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