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情绪-原因对的自动抽取,是文本情感分析的新任务,旨在以子句为单位,从不带任何标注的原始文本中识别情绪表达,并确定产生相应情绪的原因,形成情绪-原因对。完成上述任务的关键是有效捕捉情绪和原因之间以及不同情绪-原因对之间的关联。针对现有研究在捕捉这些关联方面存在的粒度过粗、无法有效区分不同子句对之间因果关系的相互影响等不足,提出了一种基于异构图神经网络的情绪-原因对抽取方法。该方法首先构建以子句和子句对为顶点的异构图,其中子句和子句对之间以及不同的子句对之间存在不同类型的边,用于捕捉各种细粒度的关联;然后采用带有注意力机制的异构图神经网络顶点表达更新算法,对子句和子句对的初始表达进行迭代更新;接着将更新后的子句对表达输入到二元分类器,通过该分类器判断相应的子句对是否存在情绪-原因关系。在情绪-原因对抽取任务的基准数据集上进行的实验表明,所提基于异构图神经网络的方法具有稳定的效果提升,在F1值上比当前最好的方法高0.85%;如果底层编码器(用于得到初始的子句表达和子句对表达)采用BERT,F1值可以达73.12%,也优于底层编码器同样采用BERT的现有最新算法。 相似文献
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一种基于依存文法的需求文本策略依赖关系抽取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
从基于自然语言的需求文本中抽取概念模型已有很多相关研究,然而,抽取模型中的关系信息因其复杂性而较少被研究者系统地分析和处理.文中提出了一个通用的关系信息抽取方法,给出抽取规则,从需求文本中确定和抽取关系信息.基于该方法设计并实现了一个系统CREAT3,从中文需求文本自动生成i*框架中的SD(StrategyDependency,策略依赖)模型,侧重抽取策略依赖关系信息.将得到的模型和专家抽取结果进行对比,结果显示该系统可以获得相当高的准确率,同时也保证了很高的召回率,证明了方法的可用性.并且较相关工作具有更好的可扩展性. 相似文献
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机场的行李处理系统工作做的好不好是机场服务水平高低的重要标志和充分体现。机场在进行行李处理系统的规划建设时,要将其设计与机场的投资、运营定位和特点有效的结合起来进行全面的考虑。本文主要介绍了机场行李处理系统的运行模式,阐述了atr的概念,以及其研究途径和发展现状,并对atr在机场行李自动分拣系统中的应用以及应用效果做了重点分析和深入研究。 相似文献
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对英国食品每日摄入量指南(GDAs)标签开展案例研究,结果发现,GDAs标签从包装背面标签转为FOP标签,实施已有20年以上。该标签采用特定营养素体系度量法模型,显示每份食品能量、糖、脂肪、饱和脂肪、盐的含量及其每日参考摄入量占比,既没有颜色编码又没有形象的图标显示,且实施效果不如多数FOP标签。对此,中国可考虑将营养成分表信息以食品份量单位直观显示在包装正面,方便消费者关注与理解。 相似文献
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本文结合沙特标准局发布关于SASO 2663:2014中第4和第5章补充说明和标准SASO 2663:2014,对空调器出口沙特能效和最低能源效率(MEPS)要求进行解读。并通过举例形式进行分析,供空调器出口企业人员及检测评价人员参考,以降低产品出口沙特不合格的风险。 相似文献