Search Results for author: Shaowu Zhang

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结合标签转移关系的多任务笑点识别方法(Multi-task punchlines recognition method combined with label transfer relationship)

no code implementations CCL 2021 Tongyue Zhang, Shaowu Zhang, Bo Xu, Liang Yang, Hongfei Lin

“幽默在人类交流中扮演着重要角色, 并大量存在于情景喜剧中。笑点(punchline)是情景喜剧实现幽默效果的形式之一, 在情景喜剧笑点识别任务中, 每条句子的标签代表该句是否为笑点, 但是以往的笑点识别工作通常只通过建模上下文语义关系识别笑点, 对标签的利用并不充分。为了充分利用标签序列中的信息, 本文提出了一种新的识别方法, 即结合条件随机场的单词级-句子级多任务学习模型, 该模型在两方面进行了改进, 首先将标签序列中相邻两个标签之间的转移关系看作幽默理论中不一致性的一种体现, 并使用条件随机场学习这种转移关系, 其次由于学习相邻标签之间的转移关系以及上下文语义关系均能够学习到铺垫和笑点之间的不一致性, 两者之间存在相关性, 为了使模型通过利用这种相关性提高笑点识别的效果, 该模型引入了多任务学习方法, 使用多任务学习方法同时学习每条句子的句义、组成每条句子的所有字符的词义, 单词级别的标签转移关系以及句子级别的标签转移关系。本文在CCL2020“小牛杯”幽默计算—情景喜剧笑点识别评测任务的英文数据集上进行实验, 结果表明, 本文提出的方法比目前最好的方法提高了3. 2%, 在情景喜剧幽默笑点识别任务上取得了最好的效果, 并通过消融实验证明了上述两方面改进的有效性。”

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)

no code implementations CCL 2020 Jinhui Zhang, Shaowu Zhang, Xiaochao Fan, Liang Yang, Hongfei Lin

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。

WECA: A WordNet-Encoded Collocation-Attention Network for Homographic Pun Recognition

no code implementations EMNLP 2018 Yufeng Diao, Hongfei Lin, Di wu, Liang Yang, Kan Xu, Zhihao Yang, Jian Wang, Shaowu Zhang, Bo Xu, Dongyu Zhang

In this work, we first use WordNet to understand and expand word embedding for settling the polysemy of homographic puns, and then propose a WordNet-Encoded Collocation-Attention network model (WECA) which combined with the context weights for recognizing the puns.

Construction of a Chinese Corpus for the Analysis of the Emotionality of Metaphorical Expressions

no code implementations ACL 2018 Dongyu Zhang, Hongfei Lin, Liang Yang, Shaowu Zhang, Bo Xu

However, there is little research on the construction of metaphor corpora annotated with emotion for the analysis of emotionality of metaphorical expressions.

Emotion Recognition

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