ABSTRACT Emotion orsakar extrahering är en av de viktigaste tillämpningarna i behandling av naturligt språk. Det är en svår utmaning på grund av den komplexa semantiska informationen mellan känslobeskrivningen och hela dokumentet. Tidigare metoder har visat att klausulen är en viktig indikator på känsloorsak extraktion. Att välja en lämplig klausul har därför blivit en intressant utmaning. I detta dokument föreslog vi en hierarkisk nätverksbaserad ram för urval av klausuler där likheten beräknas genom att man tar hänsyn till dokumentegenskaper från ord, olika semantiska nivåer (ord och fras) respektive interaktion mellan klausuler. Experimentell studie av en kinesisk känsla-orsak corpus har visat den föreslagna ramens effektivitet och potentialen att integrera olika nivåers information. INDEX TERMS Emotion orsakar extraktion, hierarkiskt nätverk, klausulval, uppmärksamhet.
Dessutom föreslog Ref en hierarkisk nätverksbaserad strategi för urval av klausuler på flera nivåer.
Multiple Level Hierarchical Network-Based Clause Selection for Emotion Cause Extraction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}