融合BERT和双向长短时记忆网络的中文反讽识别研究OA北大核心CSTPCD
Research on Chinese Irony Recognition by Integrating BERT and Bidirectional Long Short-Term Memory Networks
用户对微博热点话题进行评论时会使用反语、讽刺的修辞手法,其本身带有一定的情感倾向会对情感分析结果造成一定影响.因此该文主要针对中文微博评论进行反讽识别,构建了一个包含反语、讽刺和非反讽的三分类数据集,提出一个基于BERT和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的模型BERT_BiLSTM.该模型通过BERT生成含有上下文信息的动态字向量,输入BiLSTM提取文本的深层反讽特征,在全连接层传入softmax对文本进行反讽识别.实验结果表示,在二分类和三…查看全部>>
Users comment on hot topics on microblog using rhetorical techniques such as irony and sarcasm.Irony and sarcasm themselves carry a certain emotional tendency,which has a certain tendency to affect the sentiment analysis results.Therefore,this paper focuses on irony recognition of Chinese microblog comments,constructs a tri-classified dataset con-taining ironic,sarcasm and non-irony,and proposes a model BERT_BiLSTM based on bidirectional encoder representa-t…查看全部>>
王旭阳;戚楠;魏申酉
兰州理工大学 计算机与通信学院,兰州 730050兰州理工大学 计算机与通信学院,兰州 730050兰州理工大学 计算机与通信学院,兰州 730050
计算机与自动化
反讽识别BERT特征提取双向长短时记忆网络(BiLSTM)
irony recognitionbidirectional encoder representations from Transformers(BERT)feature extractionbidi-rectional long short-term memory network(BiLSTM)
《计算机工程与应用》 2024 (20)
153-159,7
国家自然科学基金(62161019).
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