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基于語音、字形和語義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡模型

2021-03-26 | pdf | 2.74 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  結(jié)合英文幽默語言學特征,提出基于語音、字形和語義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡模型( PFSHAN)進行幽默識別。在特征提取階段,將幽默文本表示為音素、字符以及攜帶歧義性等級信息的語義形式,分別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、雙向門控循環(huán)單元和注意力機制提取 PFSHAN模型的語音、字形和語義特征。在特征融合階段,針對不同單詞對幽默語言學特征的貢獻程度不同,且不同幽默語言學特征和語句之間關(guān)聯(lián)程度不同的問題,采用層次注意力機制調(diào)整不同幽默語言學特征對于 PFSHAN模型性能的影響。在Puns和 Onliner數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明PFSHAN模型的F1值分別為91.03%和91.11%,能有效提高幽默識別性能。

神經(jīng)網(wǎng)絡 人工智能 模型
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