典型文献
基于Rule-BertAtten的中文小说对话人物识别方法
文献摘要：
小说中的对话人物识别任务是将小说中对话的说话者归属识别为小说中某个具体的人物,是有声小说自动合成的基础.为了能够充分表示对话类型的区别以及表示文本前后的语义特征,该文提出了一种基于Rule-Ber-tAtten的中文小说对话人物识别方法.首先将对话主要分成四类,即有明确人物名作为主语的对话、人称代词性别唯一匹配候选人作为主语的对话、人称代词性别多匹配候选人作为主语的对话以及其他无任何特征作为主语的对话,根据对话的类别,采用规则判断和加入注意力机制的BERT词向量语义表示的方法,实验表明,该方法具有更高的准确率.
文献关键词：
小说对话;BERT;对话人物识别;规则法
中图分类号：
作者姓名：
王子;王玉龙;刘同存;李炜;廖建新
作者机构：
北京邮电大学 网络与交换技术国际重点实验室,北京 100876;浙江农林大学 信息工程学院,浙江 杭州,311300
文献出处：
引用格式：
[1]王子;王玉龙;刘同存;李炜;廖建新-.基于Rule-BertAtten的中文小说对话人物识别方法)[J].中文信息学报,2022(03):82-90
A类：
BertAtten,对话人物识别,tAtten
B类：
Rule,小说对话,说话,某个,具体的人,有声小说,自动合成,对话类型,语义特征,四类,即有,名作,主语,人称代词,词性,一匹,候选人,多匹,无任,注意力机制,BERT,词向量,规则法
AB值：
0.291495
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