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基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别(A Multi-Granularity Semantic Interaction Understanding Network for Humor Level Recognition)
幽默在人们日常交流中发挥着重要作用。随着人工智能的快速发展, 幽默等级识别成为自然语言处理领域的热点研究问题之一。已有的幽默等级识别研究往往将幽默文本看作一个整体, 忽视了幽默文本内部的语义关系。本文将幽默等级识别视为自然语言推理任务, 将幽默文本划分为“铺垫”和“笑点”两个部分, 分别对其语义和语义关系进行建模, 提出了一种多粒度语义交互理解网络, 从单词和子句两个粒度捕获幽默文本中语义的关联和交互。本文在Reddit公开幽默数据集上进行了实验, 相比之前最优结果, 模型在语料上的准确率提升了1. 3%。实验表明, 引入幽默内部的语义关系信息可以提高模型幽默识别的性能, 而本文提出的模型也可以很好地建模这种语义关系。
ALBERT-BiLSTM for Sequential Metaphor Detection
In our daily life, metaphor is a common way of expression.
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