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如何自动检测网络传播的不良言论信息是自然语言处理研究领域的热门研究内容之一。针对不良言论中语义表达和拼写习惯的特点,提出一种基于语义拼写理解和门控注意力机制的不良言论检测方法。该方法采用自注意力机制获取文本的语义特征,采用卷积神经网络提取文本的拼写特征,采用前期特征融合和门控注意力机制相结合的方式融合语义和拼写特征。在两个公共数据集上的实验结果表明,提出的模型能够有效地提取不良言论的语义特征,提高不良言论检测的性能。 相似文献
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笑话作为国家级非物质文化遗产,历史悠久,普遍存在于人们的日常生活中,是最贴近人们生活的艺术体裁之一,笑话的理解也是人工智能发展需要攻克的难题之一。该文构建的大规模中文笑话语料库为人工智能以及语言学研究提供了有利的资源支撑。该文首先归纳总结笑话语料库所依据的笑话相关理论基础,然后对语料库构建中语料标注、语料分析等工作做了详细的介绍,最后在语料库的基础上,分别将笑话与故事、微博、歇后语/谚语以及新闻四种体裁分别做了识别工作,验证了笑话简洁、具有一定的情节、富含情感等特征。同时通过与等长的负例构成的数据集进行笑话识别,验证了所提出特征的有效性。 相似文献
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特征加权是文本分类中的重要环节,通过考察传统的特征选择函数,发现互信息方法在特征加权过程中表现尤为突出。为了提高互信息方法在特征加权时的性能,加入了词频信息、文档频率信息以及类别相关度因子,提出了一种基于改进的互信息特征加权方法。实验结果表明,该方法比传统的特征加权方法具有更好的分类性能。 相似文献
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语义双关语是幽默、笑话和喜剧等作品的来源之一,在人类写作的发展进程中具有重要的历史地位。由于语义双关语存在歧义难懂的特点,因此难以挖掘语义双关语的潜在语义信息,故目前语义双关语的检测和双关词的定位是自然语言处理任务中的一项困难和挑战。该文在语义双关语的理论基础上,挖掘了一系列的潜在语义特性,并构建了对应每个特性的特征集,用以检测语义双关语;同时从潜在语义特性出发,提出了一种基于词向量和同义词融合的语义相似度匹配算法实现语义双关词的定位。在SemEval 2017 Task 7和Pun of the Day数据集上均取得了较好的实验结果,验证了该文所提出的检测算法和定位算法。 相似文献
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