用于双关语定位的双注意力神经网络及利用双关语-释义对进行解释
计算与语言
2021-10-15 v1 人工智能
摘要
双关语定位是指在给定的短文本中识别出双关语词（通常是使文本产生歧义的一个词或短语），而双关语解释是找出该双关语词的两种不同含义。以往的大多数研究孤立地采用 WSD（词义消歧）技术获取的有限词义或发音信息来处理双关语定位。对于双关语解释任务，相关工作关注各种 WSD 算法。本文提出了一种名为 DANN（双注意力神经网络）的模型用于双关语定位，该模型有效地将词义和发音与上下文信息相结合，同时处理两类双关语。此外，我们将双关语解释视为一个分类任务，并构建双关语-释义对作为处理数据来解决该任务。在两个基准数据集上的实验表明，我们提出的方法取得了新的 SOTA 结果。我们的源代码可在公开代码仓库中获取。
引用
@article{arxiv.2110.07209,
title = {A Dual-Attention Neural Network for Pun Location and Using Pun-Gloss Pairs for Interpretation},
author = {Shen Liu and Meirong Ma and Hao Yuan and Jianchao Zhu and Yuanbin Wu and Man Lan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07209},
year = {2021}
}