HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

تحسين تسمية دور الرأي باستخدام تمثيلات الكلمات الواعية بالمعنى من تسمية الدور المعنى

{Peili Liang Meishan Zhang Guohong Fu}

تحسين تسمية دور الرأي باستخدام تمثيلات الكلمات الواعية بالمعنى من تسمية الدور المعنى

الملخص

تمثيل دور الرأي (ORL) هو مهمة مهمة في استخراج الرأي الدقيق، حيث يُحدد المُؤشرات الهامة للرأي مثل صاحب الرأي والهدف بالنسبة لمحفز رأي معين. ترتبط هذه المهمة ارتباطًا وثيقًا بتمثيل الأدوار المعنى (SRL)، الذي يحدد المُؤشرات المعنوية المهمة مثل الفاعل والمضمون بالنسبة للفعل المعطى. وبما أن الفاعل والمضمون في الأفعال غالبًا ما يتوافقان مع صاحب الرأي والهدف في الرأي على التوالي، فإن SRL يمكن أن يكون ذا قيمة كبيرة لـ ORL. في هذا العمل، نقترح طريقة بسيطة وحديثة لتعزيز ORL من خلال الاستفادة من SRL، مع تقديم تمثيلات كلمات واعية بالمعنى تم تعلمها من خلال SRL. تُستخدم هذه التمثيلات كمدخلات أساسية في نموذج ORL العصبي الأساسي. وقد تم التحقق من الأسلوب المقترح على مجموعة بيانات معيارية (MPQA). أظهرت النتائج التجريبية أن الأسلوب المقترح فعّال جدًا. بالإضافة إلى ذلك، قارنا الأسلوب مع طريقتين ممثلتين لدمج SRL، ووجدنا أن أسلوبنا يمكنه التفوق بشكل ملحوظ على الطريقتين، محققًا فجوة في درجات F بنسبة 1.47% مقارنة بالطريقة الأفضل.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
fine-grained-opinion-analysis-on-mpqaSRL-SAWR
Holder Binary F1: 84.91
Target Binary F1: 73.29

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تحسين تسمية دور الرأي باستخدام تمثيلات الكلمات الواعية بالمعنى من تسمية الدور المعنى | الأوراق البحثية | HyperAI