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一种文本幽默对比的Siamese双向GRU注意力模型

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传统的幽默计算任务依赖人工构造特征,容易造成丢失特征,且主要集中在幽默判断.而基于深度学习的Siamese双向GRU注意力模型是对成对的幽默文本进行对比,判断哪一条语句更具有幽默性.首先,利用文本处理器对文本进行词嵌入训练;其次,使用双向GRU模型来获取每个单词的注释;最后,在全连接层执行幽默比较任务.在Semeval-2017 Task6-#HashtagWars数据集上进行实验,采用accuracy作为评估指标.实验结果表明,该模型与其他相关模型在幽默文本对比上有较明显提升.
Siamese bidirectional GRU attention model for humor text comparison

顾艳、夏鸿斌、刘渊

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江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡214122

江苏省媒体设计与软件技术重点实验室,江苏 无锡214122

人工智能 自然语言理解 双向GRU 注意力机制 Siamese架构

2015BAH54F0161672264

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.05.0118

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(4)
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