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利用异构图神经网络实现情绪-原因对的有效抽取 被引量：1
1
作者 蒲金垚 卜令梅 +3 位作者 卢永美 叶子铭 陈黎 于中华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期205-212,共8页
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。... 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。 展开更多
关键词 情感分析 情绪原因对抽取 异构图神经网络 图神经网络
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融合用户属性交互的个性化评论摘要生成
2
作者 陶嘉鸿 卢永美 +3 位作者 何东 卜令梅 陈黎 于中华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第8期1649-1655,共7页
个性化评论摘要旨在针对一篇评论文本,面向不同用户产生反映他们不同偏好的摘要,具有较高的应用价值.现有工作存在新用户偏好无法增量学习、忽略用户属性关联对偏好的影响等不足.为了解决上述问题,本文提出了融合用户属性交互的个性化... 个性化评论摘要旨在针对一篇评论文本,面向不同用户产生反映他们不同偏好的摘要,具有较高的应用价值.现有工作存在新用户偏好无法增量学习、忽略用户属性关联对偏好的影响等不足.为了解决上述问题,本文提出了融合用户属性交互的个性化评论摘要生成算法.该算法自动学习用户各方面属性的嵌入表达,在此基础上利用自注意力机制捕捉所有属性之间的交互关联,从而使获得的用户偏好表达更加准确.得到的偏好表达被用于捕捉评论中用户可能感兴趣的信息,进而指导模型生成符合用户个性化偏好的摘要文本.实验结果表明,本文提出的算法在评价指标ROUGE上明显高于已有的先进算法. 展开更多
关键词 评论摘要 用户属性交互 个性化摘要生成 自注意力机制
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基于深度学习的中医古文献临床经验抽取 被引量：3
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作者 卢永美 卜令梅 +3 位作者 陈黎 于中华 张婷婷 叶莹 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期103-110,共8页
中医古文献蕴藏着丰富的临床经验,是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结,体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大,而且分散在不同的文献中,使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们,文... 中医古文献蕴藏着丰富的临床经验,是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结,体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大,而且分散在不同的文献中,使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们,文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选,无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外,古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务,用于识别古文献中描述临床经验的文本片段,手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试,并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题,本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性,表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性,为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集. 展开更多
关键词 中医古文献 临床经验 深度学习 序列标注
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面向语义多样性的对话生成模型 被引量：4
4
作者 刘家 卢永美 +3 位作者 何东 卜令梅 陈黎 于中华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期2028-2034,共7页
开放域对话系统目前采用的检索-生成方法是基于相似问题具有相似回答这一假设,其中最新的聚类-生成方法对训练集中的问题进行硬聚类,并从每个问题簇所对应的回答中学习该簇问题的回复模式.然而现有的方法忽略了问题的语义多样性,影响了... 开放域对话系统目前采用的检索-生成方法是基于相似问题具有相似回答这一假设,其中最新的聚类-生成方法对训练集中的问题进行硬聚类,并从每个问题簇所对应的回答中学习该簇问题的回复模式.然而现有的方法忽略了问题的语义多样性,影响了生成回复的相关性和信息性.为了解决上述问题,本文提出了面向语义多样性的对话生成模型,利用可学习的软聚类网络将训练集的问题分配到多个语义簇来更好地捕获语义多样性.特别的,本文使用径向基神经网络实现软聚类过程,径向基网络的可微性使得模型能够对软聚类和回复生成过程进行端到端的训练,让这两个过程更加紧密耦合.在Chat数据集上进行实验,结果表明本文算法的性能高于已有的先进算法. 展开更多
关键词 对话生成 信息检索 软聚类 径向基网络
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猴耳环多酚改良型双水相萃取体系的建立 被引量：2
5
作者 古丽霞 傅咏梅 +3 位作者 张蜀 林居逸 邓红 卢永美 《中国药房》 CAS 北大核心 2021年第18期2236-2242,共7页
目的:建立猴耳环多酚的改良型双水相萃取体系。方法:以猴耳环多酚含量、提取效率和分配系数为指标,采用单因素实验筛选双水相萃取体系的料液比、乙醇质量分数和超声时间。制备猴耳环不同极性部位的双水相萃取液,以多酚含量和抗氧化活性[... 目的:建立猴耳环多酚的改良型双水相萃取体系。方法:以猴耳环多酚含量、提取效率和分配系数为指标,采用单因素实验筛选双水相萃取体系的料液比、乙醇质量分数和超声时间。制备猴耳环不同极性部位的双水相萃取液,以多酚含量和抗氧化活性[1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)、2,2′-联氨-双(3-乙基苯并噻唑-6-磺酸)二铵盐(ABTS)的半数抑制浓度(IC50)]为指标,结合多酚类成分与抗氧化活性的灰色关联度分析,筛选改良剂。考察含不同质量分数(0~90%)改良剂的改良型双水相萃取体系对猴耳环多酚提取的影响,并与传统提取工艺(超声提取和加热回流提取)进行比较。结果:最优双水相萃取体系为料液比1∶45,乙醇质量分数40%,硫酸铵质量分数11%,室温下超声提取20 min。3次验证实验中,猴耳环多酚含量、提取效率和分配系数分别为(28.35±1.01)%(RSD=3.56%,n=3)、(98.87±0.19)%(RSD=0.19%,n=3)和13.25±0.71(RSD=5.39%,n=3)。改良剂为乙酸乙酯。当乙酸乙酯-乙醇混合溶液中乙酸乙酯的质量分数为70%时,改良型双水相萃取体系提取所得萃取物中多酚含量和抗氧化活性与超声提取、加热回流提取比较差异均无统计学意义(P>0.05),但得率和转移率均显著高于超声提取、加热回流提取(P<0.05)。结论:成功建立提取得率和转移率优于传统提取方法的改良型双水相萃取体系,可一步提取猴耳环多酚。 展开更多
关键词 猴耳环 多酚 改良型双水相萃取 抗氧化活性
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利用关系抽取技术联合识别文本中的方面-极性对
6
作者 卜令梅 陈黎 +1 位作者 卢永美 于中华 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期37-44,共8页
方面级情感分析旨在识别出句子中显式提及的方面及其情感极性,是细粒度情感分析中的重要任务.现有使用序列标注进行方面级情感分析的方法存在当方面(aspect)由多个单词构成时,每个单词的情感极性可能不一致,而基于跨度(span)的方法存在... 方面级情感分析旨在识别出句子中显式提及的方面及其情感极性,是细粒度情感分析中的重要任务.现有使用序列标注进行方面级情感分析的方法存在当方面(aspect)由多个单词构成时,每个单词的情感极性可能不一致,而基于跨度(span)的方法存在因方面标签和情感标签混合而导致的标签异质问题,同时现有的研究忽略了文本中方面-情感极性对之间的相互关联.为了解决上述问题,受关系抽取技术的启发,本文将方面-情感极性对抽取视作一元关系抽取问题,其中方面看成论元,其对应的情感极性作为关系,通过序列解码捕捉方面-情感极性对之间的关联.本文在3个数据集上进行了一系列实验来验证模型的有效性,实验结果表明,其性能超过了现有的最佳模型. 展开更多
关键词 方面级情感分析 方面-情感极性对 关系抽取
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