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针对BERT预训练与下游任务微调阶段存在不匹配差异,以及人工对文本数据进行情感倾向性标注可能存在误差的问题,提出一种基于MacBERT和标签平滑的网络模型(MacLMC).首先,在BERT的基础上引入MLM as correction策略,利用近义词替换被掩码词...针对BERT预训练与下游任务微调阶段存在不匹配差异,以及人工对文本数据进行情感倾向性标注可能存在误差的问题,提出一种基于MacBERT和标签平滑的网络模型(MacLMC).首先,在BERT的基础上引入MLM as correction策略,利用近义词替换被掩码词,通过MacBERT预训练模型获取词向量;其次,经过双层LSTM学习长距离依赖;再次,采用双通道多卷积核的卷积操作,分别提取信息的最大特征和均值特征;最后,利用标签平滑策略降低模型预测类别的概率,提升模型对于标签的容错能力,提高模型泛化性.实验结果表明:与现有主流模型相比,本文模型在多种数据集上性能表现更佳,能够更好地用于新冠疫情公众情感分析任务.展开更多
提出了一种对数模型 (logarithm model,简称 L M) ,构造了一个词义自动消歧系统 LM-WSD(word sensedisambiguation based on logarithm model) .在词义自动消歧实验中 ,构造了 4种计算模型进行词义消歧 ,根据 4个计算模型的消歧结果 ,...提出了一种对数模型 (logarithm model,简称 L M) ,构造了一个词义自动消歧系统 LM-WSD(word sensedisambiguation based on logarithm model) .在词义自动消歧实验中 ,构造了 4种计算模型进行词义消歧 ,根据 4个计算模型的消歧结果 ,分析了高频率词义、指示词、特定领域、固定搭配和固定用法信息对名词和动词词义消歧的影响 .目前 ,该词义自动消歧系统 L M-WSD已经应用于基于词层的英汉机器翻译系统 (汽车配件专业领域 )中 ,有效地提高了翻译性能 .展开更多
文摘Optoelectronics Letters accepts Word style submissions.The title,author listing,captions for figures and tables should be in Arial font.The rest of the text and body of the article should be in Times New Roman font.
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文摘针对BERT预训练与下游任务微调阶段存在不匹配差异,以及人工对文本数据进行情感倾向性标注可能存在误差的问题,提出一种基于MacBERT和标签平滑的网络模型(MacLMC).首先,在BERT的基础上引入MLM as correction策略,利用近义词替换被掩码词,通过MacBERT预训练模型获取词向量;其次,经过双层LSTM学习长距离依赖;再次,采用双通道多卷积核的卷积操作,分别提取信息的最大特征和均值特征;最后,利用标签平滑策略降低模型预测类别的概率,提升模型对于标签的容错能力,提高模型泛化性.实验结果表明:与现有主流模型相比,本文模型在多种数据集上性能表现更佳,能够更好地用于新冠疫情公众情感分析任务.
