句法树

作品数：52被引量：127H指数：6
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联合con-GRU与ATGAT模型的情感分析三元组方法
《现代电子技术》2024年第8期149-154,共6页毕晓杰 李卫疆 
情感分析三元组任务是情感分析任务的研究热点,其目的在于将方面词、情感词与情感极性组成三元组。图神经网络是提取句子特征的有效手段,但其无法关注节点与节点之间的关系,并且注意力权重赋予不合理。为此,提出一种联合双向对抗GRU与...
关键词：情感分析 三元组 双向对抗GRU GAT模型 句法注意力机制 依存句法树 特征提取 
电能计量装置的知识图谱构建与应用被引量：2
《电测与仪表》2024年第4期218-224,共7页宋玮琼 韩柳 羡慧竹 姚盛楠 郭帅 刘云鹏 
国家电网有限公司总部科技项目(5600-201927165A-0-0-00)。
因知识图谱具备强大的实体关系表达推理能力,近年来在各领域得到了广泛应用。文中针对电能计量装置存在标准规范多,建设管理运营成本和门槛高的问题,研究并提出了一种电能计量装置知识图谱的自动构建方法。针对技术规范文档存在的实体...
关键词：知识图谱 图神经网络 候选实体 依存句法树 概念层次图 
综合成分句法分析的技术名称识别
《计算机应用》2024年第4期1072-1079,共8页朱俊杰 余丽 李圣文 周长征 
国家自然科学基金资助项目(42071382)。
技术名称是科技领域中用于准确交流信息的术语,自动识别技术名称可以帮助专家和大众发现、认知、应用新技术,具有重要价值;而基于无监督的方法在识别技术名称时存在规则复杂、适应性差等问题。为了提升从文本中识别技术名称的能力,提出...
关键词：技术名称识别 成分句法分析 无监督方法 成分句法树 术语抽取 
融合句法树多信息学习方面级情感分析
《计算机工程》2023年第10期72-79,共8页张文豪 廖列法 王茹霞 
国家自然科学基金(71761018)。
近年来的方面级情感分析基本都是单一地进行语义信息或语法信息的挖掘,未建立语义信息和语法信息之间的关联,且已有模型大多都是单一地将词的相对距离或语法距离嵌入模型中,忽略了相对距离和语法距离对方面词的联合影响,同时未充分考虑...
关键词：语义信息 语法信息 卷积神经网络 图卷积网络 注意力机制 
基于图卷积编码器的蒙汉神经机器翻译被引量：1
《计算机应用与软件》2023年第10期70-75,89,共7页薛媛 苏依拉 仁庆道尔吉 石宝 李雷孝 
国家自然科学基金项目(61966028,61966027)。
基于神经网络模型的蒙汉机器翻译严格采用编码器-解码器的序列建模方式,不能有效利用句法信息以及语言的层次结构信息。为将句法结构信息融入蒙汉机器翻译以提高其翻译性能,提出在源语言端采用双编码器,同时对源句和由源句解析而来的句...
关键词：依存句法树 图卷积编码 字节对编码 蒙汉机器翻译 
基于句法树节点嵌入的作者识别方法
《清华大学学报（自然科学版）》2023年第9期1390-1398,共9页张洋 江铭虎 
国家自然科学基金重点项目(62036001)。
作者识别是通过分析未知文本的写作风格推断作者归属的交叉学科。现有的研究多基于字符和词汇特征,而句法关联信息在研究中鲜有涉及。该文提出了基于句法树节点嵌入的作者识别方法,将句法树的节点表示成其所有依存弧对应的嵌入之和,把...
关键词：作者识别 句法树节点 依存关系 注意力机制 
基于中文字邻接图的食品抽检公告实体及关系联合抽取被引量：3
《农业工程学报》2023年第14期283-292,共10页郝志刚 刘冲 秦丽 
中央高校基本科研业务费项目(2662022XXYJ001,2662022JC004,2662021JC008);国家自然科学基金面上项目(62272188);国家社会科学基金一般项目(19BSH022)。
在对中文食品抽检公告进行实体与关系抽取时,常会出现包含大量食品名称与食品分类的长句,现有深度学习模型在进行实体关系抽取时,只将文本看作一串字词序列来编码,当句子较长且词间距离过大时,词间强依赖关系的学习效果会减弱。而这一...
关键词：模型 食品 食品抽检公告 实体关系联合抽取 中文依存句法树字 邻接图 多特征融合 
基于多通道特征融合的上下位关系抽取方法
《通信技术》2023年第6期744-749,共6页靖琦东 翟值楚 周在龙 杨松柏 
上下位关系抽取是知识图谱构建的关键环节,目前常用的基于模板和分布式的方法存在可移植性差、召回率低等不足。针对这些问题,提出了一种基于多通道特征融合的上下位关系抽取方法,通过预训练词嵌入、双向LSTM和依存句法树结果编码三个...
关键词：上下位关系抽取 多通道特征融合 图卷积网络 依存句法树 
基于Albert和句法树的方面级情感分析被引量：1
《智能计算机与应用》2023年第4期52-59,共8页王跃跃 
方面级情感分析是情感分析的子任务,具体目标是识别不同方面词的情感极性。先前的工作大部分采用静态词向量和循环神经网络进行这个任务的建模。然而由于自然语言表达的多样性,静态词向量不能够准确地找到修饰方面词的上下文信息,并且...
关键词：情感分析 静态词向量 句法树 
英语翻译机器人翻译错误自动检测系统研究被引量：1
《自动化与仪器仪表》2023年第2期242-246,共5页李洁莹 马佳瑛 
2015年陕西省社会科学艺术项目课题《陕西地方戏曲‘走出去’中的方言与术语英译研究》(2015SY059);2020年陕西省高等教育学会项目《疫情背景下外语应急语言服务人才培养研究》(XGH20313);《西安翻译学院“一带一路”语言与文化研究基地》(20KYJD02)。
针对英语翻译错误检测中的语法错误检测问题,构建了一个以图神经网络为基础的语法错误检测模型。从序列标注任务的性质,以及对图神经网络建模所具有的优势这两方面进行考虑,然后构建的语法错误检测框架以双向LSTM模型为基础,并在其中融...
关键词：语法错误检测 图神经网络 双向LSTM 依存句法树 
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