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题名结合依存图卷积与文本片段搜索的方面情感三元组抽取
被引量：4
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作者
徐康
李霏
姬东鸿
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机构
武汉大学国家网络安全学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期61-67,共7页
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基金
国家自然科学基金(62176187)
国家重点研发计划(2017YFC1200500)
+2 种基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(18JZD015)
教育部人文社科青年基金(22YJCZH064)
湖北省自然科学基金(2021CFB385)。
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文摘
现有基于序列标注或文本生成的三元组抽取模型通常未考虑完整文本片段级别的交互,且忽略了句法知识的应用。为解决上述问题,提出一种基于依存图卷积与文本片段搜索的深度学习模型来联合抽取方面情感三元组。通过预训练语言模型BERT编码层学习句子中每个单词的上下文表达,同时利用图卷积神经网络学习句子单词之间的依存关系和句法标签信息,以捕获远距离的方面词与观点词之间的语义关联关系,并采用文本片段搜索构造候选方面词与观点词及其特征表示,最终使用多个分类器同时进行方面词与观点词抽取及情感极性判断。在ASTE-Data-V2数据集上的实验结果表明,该模型在14res、14lap、15res和16res子集上的F1值相比于JET模型提升了10.61、10.54、4.91和8.48个百分点,具有较高的方面情感三元组抽取效率。
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关键词
方面情感三元组抽取
图卷积神经网络
深度学习
依存句法分析
文本片段搜索
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Keywords
Aspect Sentiment Triple Extraction(astE)
graph convolution neural network
deep learning
dependency syntactic parsing
text span search
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名消除GCC抽象语法树文本中冗余信息的算法研究
被引量：8
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作者
李鑫
王甜甜
苏小红
马培军
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第10期170-172,共3页
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基金
国家自然科学基金(No.60373000)
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文摘
由GCC编译器对C语言源程序进行语法分析产生的抽象语法树文本存在大量的冗余信息,如果直接对其进行解析,则会产生解析效率低、产生的抽象语法树会占用大量的存储空间的问题。针对此问题,在深入研究GCC抽象语法树文本结构和解析过程的基础上,提出了一种高效消除冗余的算法,通过实验证明了算法的正确性和适用性,并提出了GCC抽象语法树解析的数学定义。
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关键词
抽象语法树(ast)
抽象语法树文本
抽象语法树的解析
规范化的抽象语法树文本
冗余
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Keywords
Abstract syntax tree,ast text,ast parsing,Canonical ast text,Redundancy
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分类号
TP314
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种建立控制依赖子图的方法
被引量：2
- 3
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作者
吕蕾
刘弘
李鑫
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第15期50-52,共3页
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文摘
提出一种基于GCC(GNU Compiler Collection)抽象语法树文本建立控制依赖子图的方法,消除抽象语法树文本中与分析控制流无关的信息,将消除冗余后的抽象语法树文本转化为以邻接表为存储结构的抽象语法树的算法,从而高效地完成了抽象语法树的解析。基于以邻接表为存储结构的抽象语法树建立了控制依赖子图。通过实验证明了该方法的正确性和适用性。
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关键词
抽象语法树
抽象语法树文本
抽象语法树的解析
规范化的抽象语法树文本
冗余
控制依赖子图
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Keywords
Abstract Syntax Tree（ast）
ast text
ast parsing
Canonical ast text
redundancy
control dependence sub-graph
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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