Jun, 2024

利用虚构角色嵌入提高引用归属

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TL;DR我们提出利用字符嵌入对一种叫做 BookNLP 的流行引文归属系统进行增强，这些嵌入编码了字符的全局信息，通过与上下文信息相结合，提高了对指代和隐含引用的讲话者的识别能力，达到了最先进的性能水平。
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发现论文，激发创造
  • 区分虚构声音：引语归属的作者验证模型研究

    通过对大量英语小说进行预训练的作者验证模型编码以角色的引用，本研究探索了角色的文体表征，并且结果表明这些模型中融合的文体和主题信息能够准确区分角色，但在归属引用方面并没有必要超过仅有语义的模型，然而这些结果在小说之间存在差异，因此在文学文本和角色研究领域需要进行更多针对性的文体测量模型的研究。

    Jan, 2024

  • 提升文学小说中自动引用标注的准确性

    当前文献关注文学小说中引文归属问题，以引文归属为中心，研究四个相互关联的子任务：人物识别、指代消解、引文辨别和说话人归属。在大量注释了核心指代和引文的文学小说数据集（项目言对小说语料库）上评估了最先进的模型，并针对说话人归属任务进行训练和评估，表明一个简单的连续预测模型具有与最先进模型相当的准确性分数。

    Jul, 2023

  • 使用注意力网络和上下文嵌入进行单人独白和多人对话的自动文本个性识别

    本文创建了首个基于对话的个性化数据集，并使用预先训练的语境嵌入和注意力神经网络等方法探索自动个性识别新方法，通过对两种数据集的比较，展示了在多方对话中建模个性所面临的挑战。

    Nov, 2019

  • 有效的基于字符增强的词嵌入在机器阅读理解中的应用

    本文提出了一种字符增强的阅读器，结合字和字符嵌入的不同集成策略，用一份短列表来增强字嵌入，从而改善字的表示，特别是罕见的字。实验结果表明，这种方法显著优于各种公共基准测试中的当前最先进方法。

    Aug, 2018

  • 利用高斯嵌入理解演员和评估人设

    提出了两种反映演员与角色关系的任务：演员选角预测和演员多才度排名，并提出了一种将演员、电影、角色、类型和描述性关键词嵌入为高斯分布和翻译向量的技术，表明自动识别的人物主题能够在这两个任务上显著提高演员模型的性能。

    Apr, 2018

  • 使用注意力记忆网络从对话中学习人物角色

    本研究报道了一种基于神经网络模型的人设推理方法，通过对 IMDB 电影台词的编码和特征表示学习，模型能够有效地根据角色类型实现人设嵌入，并应用于电影角色相似性度量和电影聚类。

    Oct, 2018

  • 利用字符 n-gram 嵌入来提高循环神经网络语言模型

    本文提出一种基于循环神经网络的语言模型，并利用字符信息中的 n-gram 构建单词嵌入，结合常规单词嵌入。该模型在语言模型数据集上取得最佳困惑度，同时在机器翻译和标题生成等应用任务中也表现出较好的性能。

    Jun, 2019

  • 让你的角色讲述他们的故事：面向角色的叙事理解数据集

    此研究提出并介绍了拥有角色描述的文学作品摘要数据集 LiSCU，探索了文学角色理解中的新领域，并通过使用预训练语言模型进行的实验，表明需要更好的叙事理解模型。

    Sep, 2021

  • 利用神经字符嵌入提高命名实体识别

    本文介绍了一种基于 CharWNN 深度神经网络的自适应特征命名实体识别系统，使用自动学习特征实现多语种 NER 任务，证明了字符嵌入在 NER 中的有效性。试验结果表明，CharWNN 的性能优于现有最先进的系统。

    May, 2015

  • 探索上下文和嵌入在神经命名实体识别模型中在任务定向对话系统中的重要性

    本文通过在任务导向的对话系统中评估经过修改的最新神经网络架构的性能，研究了从文本、字符特征和外部语料库中训练的词嵌入的使用方式，并探讨了前一个话语作为附加特征的不同组合，以及在添加自动翻译的英语 - 翻译和英语 - 转录版本到英语数据集后的实验重复性。

    Dec, 2018