典型文献
基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别
文献摘要：
幽默在人们日常交流中发挥着重要作用.随着人工智能的快速发展,幽默等级识别成为自然语言处理领域的热点研究问题之一.已有的幽默等级识别研究往往将幽默文本看作一个整体,忽视了幽默文本内部的语义关系.该文将幽默等级识别视为自然语言推理任务,将幽默文本划分为"铺垫"和"笑点"两个部分,分别对其语义和语义关系进行建模,提出了一种多粒度语义交互理解网络,从单词和子句两个粒度捕获幽默文本中语义的关联和交互.在Reddit公开幽默数据集上进行了实验,相比之前最优结果,模型在语料上的准确率提升了1.3％.实验表明,引入幽默文本内部的语义关系信息可以提高模型的幽默识别性能,而该文提出的模型也可以很好地建模这种语义关系.
文献关键词：
幽默等级识别;自然语言推理;多粒度;语义交互理解
中图分类号：
作者姓名：
张瑾晖;张绍武;林鸿飞;樊小超;杨亮
作者机构：
大连理工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024;新疆师范大学 计算机科学技术学院,新疆 乌鲁木齐 830054
文献出处：
引用格式：
[1]张瑾晖;张绍武;林鸿飞;樊小超;杨亮-.基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别)[J].中文信息学报,2022(03):10-18
A类：
多粒度语义交互,语义交互理解,幽默等级识别
B类：
日常交流,别成,自然语言处理,热点研究,研究问题,一个整,语义关系,自然语言推理,铺垫,笑点,单词,子句,联和,Reddit,幽默数据集,语料,准确率提升,幽默识别,识别性
AB值：
0.223932
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