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基于上下文信息的口语意图检测方法被引量：4: 2020年; 近年来,随着人工智能的发展与智能设备的普及,人机智能对话技术得到了广泛的关注。口语语义理解是口语对话系统中的一项重要任务,而口语意图检测是口语语义理解中的关键环节。由于多轮对话中存在语义缺失、框架表示以及意图转换等复杂的语言现象,因此面向多轮对话的意图检测任务十分具有挑战性。为了解决上述难题,文中提出了基于门控机制的信息共享网络,充分利用了多轮对话中的上下文信息来提升检测性能。具体而言,首先结合字音特征构建当前轮文本和上下文文本的初始表示,以减小语音识别错误对语义表示的影响;其次,使用基于层级化注意力机制的语义编码器得到当前轮和上下文文本的深层语义表示,包含由字到句再到多轮文本的多级语义信息;最后,通过在多任务学习框架中引入门控机制来构建基于门控机制的信息共享网络,使用上下文语义信息辅助当前轮文本的意图检测。实验结果表明,所提方法能够高效地利用上下文信息来提升口语意图检测效果,在全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2018)技术评测任务2的数据集上达到了88.1%的准确率(Acc值)和88.0%的综合正确率(F1值),相比于已有的方法显著提升了性能。; 徐扬王建成刘启元李寿山; 关键词：上下文信息

基于层次化表示的隐式篇章关系识别: 2019年; 篇章关系识别研究旨在理解篇章内部论述单元(简称"论元",包括短语、句子及文本片段)之间的语义连接关系.现有研究通过交互式注意力机制方法,提升论元之间的信息的交互性,从而提升模型的分类能力.尽管如此,仅通过提升论元间的信息交互不能表述论元对的整体语义概念,原因在于现有方法往往将论元对视作独立的个体,忽略上下文信息对其语义上的影响.针对以上问题,提出一种基于层次化表示的隐式篇章关系识别方法,通过基于词的交互式注意力机制提取出较为重要的单词或短语,并通过论元的注意力机制赋予关键论元较高的权重,最终通过基于上下文的注意力机制融合论元对所在段落的信息,获得具有上下文语义信息的论元对表示.该方法进一步强化了论元之间信息交互性,同时强化了论元对与上下文信息间的交互.使用PDTB(Penn Discourse Treebank)语料进行实验,结果证明该方法的F1值在四个大类关系(Comparison,Contingency,Expansion,Temporal)上相对基准系统提高了4.94%,5.43%,4.57%和7.42%.; 徐扬周文瑄阮慧彬孙雨洪宇; 关键词：信息交互上下文信息

篇章关系分析研究综述被引量：6: 2016年; 篇章关系研究,旨在推断同一篇章内相邻或跨度在一定范围内的文本片段之间的语义连接关系。语义连接关系对篇章内容理解和结构分析都具有重要作用,成为目前篇章分析领域的重点研究内容。该文针对三个中英文篇章关系研究领域的语料库:基于修辞结构理论的篇章树库(Rhetorical Structure Theory Discourse Treebank,RSTDT)、宾州篇章树库(Penn Discourse Treebank,PDTB)和哈尔滨工业大学中文篇章关系语料库(HIT Chinese Discourse Treebank,HIT-CDTB),主要介绍篇章关系分析理论的语料资源与研究背景、标注与评测体系以及国内外研究现状。此外,总结相关工作,指出目前篇章关系,尤其是隐式篇章关系研究的主要难题。; 严为绒徐扬朱珊珊洪宇姚建民朱巧明

基于神经主题模型的对话情感分析被引量：9: 2020年; 对话情感分析旨在识别出一段对话中每个句子的情感倾向,其在电商客服数据分析中发挥着关键作用。不同于对单个句子的情感分析,对话中句子的情感倾向依赖于其在对话中的上下文。目前已有的方法主要采用循环神经网络和注意力机制建模句子之间的关系,但是忽略了对话作为一个整体所呈现的特点。建立在多任务学习的框架下,该文提出了一个新颖的方法,同时推测一段对话的主题分布和每个句子的情感倾向。对话的主题分布,作为一种全局信息,被嵌入到每个词以及句子的表示中。通过这种方法,每个词和句子被赋予了在特定对话主题下的含义。在电商客服对话数据上的实验结果表明,该文提出的模型能充分利用对话主题信息,与不考虑主题信息的基线模型相比,Macro-F1值均有明显提升。; 王建成徐扬刘启元吴良庆李寿山; 关键词：情感分析主题模型

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徐扬