知识蒸馏溯因互联网情感:哈工大(深圳)研究生论文获CCL 2019会议最佳论文奖
【哈工大(深圳)宣】(计算机科学与技术学院/文、图)在10月18-20日召开的第十八届中国计算语言学大会(The Eighteenth China National Conference on Computational Linguistics,CCL 2019)上,哈工大(深圳)计算机科学与技术学院硕士生鲍建竹、蓝恭强、博士生巫继鹏和徐睿峰教授联合发表的论文《结合规则蒸馏的情感原因发现方法》从380余篇投稿论文中脱颖而出,荣获CCL 2019最佳论文奖。
会议最佳论文评审委员会由西湖大学张岳博士、美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校季姮教授、哈尔滨工业大学车万翔教授、南京师范大学曲维光教授等专家组成,经严格评审投票,并结合现场报告听众投票结果,推选出本次会议的最佳论文。大会程序委员会主席、美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校季姮教授和中文信息学会副理事长、中国科学院软件研究所孙乐研究院为获奖论文颁奖。
现有的基于深度学习的情感原因发现方法往往缺乏对文本子句之间关系的建模,且存在学习过程不易控制、可解释性差和对高质量标注数据依赖的不足。针对以上问题,本文提出了一种结合规则蒸馏的情感原因发现方法。该方法使用层次结构的双向门限循环单元(Bi-GRU)捕获词级的序列特征和子句之间的潜层语义关系,并应用注意力机制学习子句与情感关键词之间的相互联系,同时结合相对位置信息和残差结构得到子句的最终表示。在此基础上,通过知识蒸馏技术引入逻辑规则,从而使该模型具有一定的可控性,最终实现结合逻辑规则的情感原因发现。在中文情感原因发现数据集上的实验结果显示,该方法达到了目前已知的最优结果,F1值提升约2个百分点。该论文在国家自然科学基金、深圳市技术攻关项目、深圳市基础研究计划项目资助下完成。
中国计算语言学大会创办于1991年,由中国中文信息学会计算语言学专业委员会负责组织。经过20余年的发展,中国计算语言学大会已成为国内自然语言处理领域权威性最高、规模和影响最大的学术会议。作为中国中文信息学会旗舰会议,CCL聚焦于中国境内各类语言的智能计算和信息处理,为研讨和传播计算语言学最新学术和技术成果提供了最广泛的高层次交流平台。
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