文档名：面向问答文本的属性分类方法
属性分类是属性级情感分析中的一个重要任务.该任务旨在对文本包含的某些具体属性进行自动分类.已有的属性分类方法研究基本都是面向新闻、评论等文本类型.与已有研究不同的是,本文的研究主要面向问答文本的属性分类任务.针对问答文本的属性分类问题,本文提出了一种多维文本表示的方法.首先,该方法进行中文句子切分;其次,对每个子问题和答案学习一个LSTM模型;再其次,通过融合多个LSTM模型,形成多维文本表示;最后,使用卷积层处理多维文本表示,获得最终分类结果.实验结果表明该方法明显优于传统的属性分类方法.
作者：江明奇沈忱林李寿山
作者单位：苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省苏州市215006
母体文献：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)论文集
会议名称：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)
会议时间：2018年10月19日
会议地点：长沙
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：问答文本 属性分类 多维文本表示 卷积层
在线出版日期：2021年9月13日
基金项目：
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