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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于語音、字形和語義的層次注意力神經網絡模型

      基于語音、字形和語義的層次注意力神經網絡模型

      2021-03-26 | pdf | 2.74 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　結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網絡模型（ 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，分別采用卷積神經網絡、雙向門控循環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聯程度不同的問題，采用層次注意力機制調整不同幽默語言學特征對于 PFSHAN模型性能的影響。在Puns和 Onliner數據集上的實驗結果表明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。

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