本文選題：商品屬性抽取 + 詞向量��； 參考：《中文信息學(xué)報(bào)》2016年06期

【摘要】：按功能或問題域劃分,商品屬性抽取(product feature mining)在限定領(lǐng)域的對話系統(tǒng)中屬于口語語言理解(spoken language understanding,SLU)的范疇。商品屬性抽取任務(wù)只關(guān)注自然文本中描述商品屬性的特定部分,它是細(xì)粒度觀點(diǎn)抽取(fine-grained opinion mining)的一個(gè)重要的子任務(wù)�，F(xiàn)有的商品屬性抽取技術(shù)主要建立在商品的評論語料上,該文以手機(jī)導(dǎo)購對話系統(tǒng)為背景,將商品屬性抽取應(yīng)用到整個(gè)對話過程中,增強(qiáng)對話系統(tǒng)應(yīng)答的針對性。使用基于CBOW(continuous bag of words)語言模型的word2vector(W2V)對詞匯的語義層面建模,提出一個(gè)針對口語對話的指數(shù)型變長靜態(tài)窗口特征表達(dá)框架,捕捉不同距離詞語組合的重要特征,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)結(jié)合詞匯的語義和上下文層面對口語對話語料中的商品屬性進(jìn)行抽取。詞嵌入模型給出了當(dāng)前詞和所給定的屬性類別是否存在相關(guān)性的證據(jù),而所提出的特征表達(dá)框架則是為了解決一詞多義的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法取得了優(yōu)于研究進(jìn)展中方法的商品屬性識別效果。
[Abstract]:According to function or problem domain, commodity attribute extraction (product feature mining) belongs to the category of colloquial language understanding (spoken language) in a restricted domain dialogue system. The task of commodity attribute extraction is only concerned with the specific part of the natural text that describes the property of the commodity. It is an important sub-task of fine-grained point of view extraction (fine-grained opinion mining). The existing commodity attribute extraction technology is mainly based on the commodity comment corpus. In this paper, the commodity attribute extraction is applied to the whole dialogue process in order to enhance the pertinence of the dialogue system response. Word2vector (W2V) based on CBOW (continuous bag of words) language model is used to model the semantic level of vocabulary, and an exponential variable length static window feature representation framework for oral dialogue is proposed to capture the important features of different distance word combinations. A convolutional neural network (convolutional neural Network CNN) is used to extract the commodity attributes from the spoken dialogue corpus in conjunction with the semantic and contextual aspects of the vocabulary. The word embedding model gives evidence of the correlation between the current word and the given attribute category, and the proposed feature representation framework is designed to solve the polysemous problem of the word. The experimental results show that this method is better than the method in the research progress in the recognition of commodity attributes.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71472068) 廣東省大學(xué)生科技創(chuàng)新培育專項(xiàng)項(xiàng)目(pdjh2016b0087)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2064035