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基于代价敏感的中文文本的情感-原因对提取研究

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情感-原因对提取在商业信息挖掘等领域有重要的应用.为了解决情感-原因对提取任务中数据集出现的标签不平衡问题,提出基于代价敏感的损失函数方法解决标签不平衡,同时,针对谷歌全词覆盖BERT的国外公开数据集缺乏中文语言的相关模型和忽略了中文分词的作用,该文采用哈工大讯飞联合发布中文BERT-wwm进行预训练.通过对比试验表明,在P、R、F1结果都有提升,尤其F1结果上有接近1％的提升,验证了该方法在情感-原因对提取研究上的有效性.
Research on Emotion Reason Pair Extraction Based on Cost Sensitive Chinese Text

胡朝晖、潘伟民、张海军、韩连金

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新疆师范大学计算机科学技术学院 乌鲁木齐 830054

情感-原因对提取 标签不平衡 代价敏感 BERT-wwm

国家自然科学基金-新疆联合基金新疆师范大学硕士研究生科研创新基金

U1703261XSY202002005

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.10.020

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(10)
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