公开(公告)号：CN110941700B

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN201911161645.2

申请日：2019-11-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  倪继昌 ,  叶锴 ,  张铭洲 ,  苏锦河

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/205 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多任务联合学习的论辩挖掘系统及其工作方法，包括数据预处理模块，进行数据预处理；文本嵌入模块，由CNN网络从词级别和字符级别提取特征表示，并联合任务特定特征作为下一模块的向量输入；联合学习模块，采用多任务学习中参数的硬共享机制，多个任务共享了一个模型的隐层，并行的进行模型的训练学习，此外使用栈式双向长短时记忆神经网络（LSTM）学习文本的上下文信息，用来完成序列标注任务；论辩挖掘标签预测输出模块，用于完成论辩挖掘论点类型预测工作，输出文本中论点的类型。本发明能够从论辩文本数据中学习高质量的文本特征，最终检测出文本所包含的论点的类型。

公开(公告)号：CN110941700A

公开(公告)日：2020-03-31

申请号：CN201911161645.2

申请日：2019-11-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  倪继昌 ,  叶锴 ,  张铭洲 ,  苏锦河

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/205 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多任务联合学习的论辩挖掘系统及其工作方法，包括数据预处理模块，进行数据预处理；文本嵌入模块，由CNN网络从词级别和字符级别提取特征表示，并联合任务特定特征作为下一模块的向量输入；联合学习模块，采用多任务学习中参数的硬共享机制，多个任务共享了一个模型的隐层，并行的进行模型的训练学习，此外使用栈式双向长短时记忆神经网络（LSTM）学习文本的上下文信息，用来完成序列标注任务；论辩挖掘标签预测输出模块，用于完成论辩挖掘论点类型预测工作，输出文本中论点的类型。本发明能够从论辩文本数据中学习高质量的文本特征，最终检测出文本所包含的论点的类型。