李鹏飞

作品数：4被引量：58H指数：3
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供职机构：华南理工大学计算机科学与工程学院更多>>
发文主题：自然语言处理注意力情感分类中文文本篇章结构更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《华南理工大学学报（自然科学版）》《计算机科学》更多>>
所获基金：广东省自然科学基金广东省医学科学技术研究基金国家自然科学基金更多>>
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一种基于自注意力的句子情感分类方法被引量：5
《计算机科学》2020年第4期204-210,共7页余珊珊 苏锦钿 李鹏飞 
广东省自然科学基金(2015A030310318);广东省科技厅应用型科技研发专项资金(20168010124010);广东省医学科学技术研究基金项目(A2015065)。
注意力机制近年来在多个自然语言任务中得到广泛应用,但在句子级别的情感分类任务中仍缺乏相应的研究。文中利用自注意力在学习句子中重要局部特征方面的优势,结合长短期记忆网络(Long Short-Term Model,LSTM),提出了一种基于注意力机...
关键词：深度学习 情感分类 自注意力 长短期记忆神经网络 自然语言处理 
基于多角度注意力机制的单一事实知识库问答方法被引量：8
《计算机科学》2019年第10期215-221,共7页罗达 苏锦钿 李鹏飞 
广东省自然科学基金(2015A030310318);广东省科技厅应用型科技研发专项资金项目(20168010124010);广东省医学科学技术研究基金项目(A2015065)资助
近年来,基于知识库的问答受到了广泛的关注,成为了一个重要的自然语言处理任务。在基于知识库的问答任务中,简单问题是指能够通过知识库的单一事实进行回答的问题。针对简单问题的回答,现有的解决方法主要是将问题和知识库事实映射到同...
关键词：问答 知识库 深度学习 注意力机制 自然语言处理 
一种结合词性及注意力的句子情感分类方法被引量：3
《华南理工大学学报（自然科学版）》2019年第6期10-17,30,共9页苏锦钿 余珊珊 李鹏飞 
广东省科技厅应用型科技研发专项资金项目(20168010124010);广东省自然科学基金资助项目(2015A030310318);广东省医学科学技术研究基金项目(A2015065)~~
针对目前各种基于长短期记忆网络LSTM的句子情感分类方法没有考虑词的词性信息这一问题,将词性与自注意力机制相结合,提出一种面向句子情感分类的神经网络模型PALSTM(Pos and Attention-based LSTM).首先,结合预训练词向量和词性标注工...
关键词：自然语言处理 情感分类 神经网络 词性 自注意力 
基于改进的TextRank的自动摘要提取方法被引量：42
《计算机科学》2016年第6期240-247,共8页余珊珊 苏锦钿 李鹏飞 
广东省自然科学基金(2015A030310318);广东省医学科学技术研究基金项目(A2015065);国家自然科学基金资助项目(61103038)资助
经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置...
关键词：中文文本 自动摘要提取 TextRank 篇章结构 无监督学习方法 
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