【摘 要】
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结合英文幽默语言学特征,提出基于语音、字形和语义的层次注意力神经网络模型(PFSHAN)进行幽默识别。在特征提取阶段,将幽默文本表示为音素、字符以及携带歧义性等级信息的语
【机 构】
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新疆师范大学计算机科学技术学院,新疆师范大学物理与电子工程学院,大连理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家语委“十三五”科研规划项目(YB135-8),新疆维吾尔自治区高等学校科研计划(XJEDU2016S066),新疆师范大学博士科研启动基金(XJNUBS1609)
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结合英文幽默语言学特征,提出基于语音、字形和语义的层次注意力神经网络模型(PFSHAN)进行幽默识别。在特征提取阶段,将幽默文本表示为音素、字符以及携带歧义性等级信息的语义形式,分别采用卷积神经网络、双向门控循环单元和注意力机制提取PFSHAN模型的语音、字形和语义特征。在特征融合阶段,针对不同单词对幽默语言学特征的贡献程度不同,且不同幽默语言学特征和语句之间关联程度不同的问题,采用层次注意力机制调整不同幽默语言学特征对于PFSHAN模型性能的影响。在Puns和Onliner数据集上的实验结果表明,PFS
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