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上传时间: 2021-03-15
详细说明：论辩挖掘可分为： 论点边界的检测，论点类型的识别，论点关系的抽取三个子任务。 现有的工作大多数对子任务分别建模研究， 忽略了三个子任务之间的关联信息， 导致性能低下。 另外， 还有部分的工作采用流水线模型把三个子任务进行联合建模，流水线模型仍然是独立的看待每个子任务，为每个子任务训练单独的模型，存在错误传播的问题，且在训练过程中产生了冗余信息。 因此， 提出了一种基于多任务迭代学习的的论辩挖掘方法。 该方法将论辩挖掘三个任务并行地联合一起学习，首先通过深度卷积神经网络（CNN） 和高速神经网络（Highway Network）， 获得文本字符和词级别的浅层共享参数表示；然后输入双向长短时记忆循环神经网络（Bi-LSTM）， 利用论辩挖掘三个任务之间的关联信息进行同时训练， 不仅可以避免错误传播，而且能够克服冗余信息的产生； 最后，联结三个任务的 Bi-LSTM 网络输出作为下一次迭代的输入， 来提高模型的性能。 实验采用了德国 UKP 实验室公开的学生论文数据集，实验结果表明，与目前最好的基准方法对比，该方法在准确率指标上提高了 2.74%，在“F1（100%）”和“F1（50%）”指
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