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公开(公告)号:CN119646226A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411861672.1
申请日:2024-12-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/353 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/045 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 一种基于多动词提取和思维链提示的动词隐喻识别方法,属于深度学习中自然语言处理领域,用于中文句子的隐喻识别,要点是提取数据集中的文本中的动词;对大模型进行思维链提示得所述动词是否为隐喻的提示结果;将所述文本中所述动词所在的句子与所述动词拼接并编码得句子特征向量;将所述提示结果编码为思维链特征向量;以一定权重比例将所述句子特征向量与所述思维链特征向量拼接得拼接特征向量;将所述拼接特征向量输入分类模型中进行隐喻性判断,得所述句子是否包含隐喻的判断结果,本发明能够显著改善隐喻识别的准确性和解释性。
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公开(公告)号:CN119646227A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411861877.X
申请日:2024-12-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/353 , G06F18/2415 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06F40/289
Abstract: 基于大语言模型和图神经网络的名词隐喻识别方法,属于自然语言处理技术领域,用于准确地识别名词隐喻用途,要点是将待处理文本输入训练后的所述预处理模型,所述预处理模型输出第一特征表示;根据句法依存关系和点互信息构建所述待处理文本的语义图;将所述第一特征表示以及所述语义图输入训练后的所述图卷积网络,所述图卷积网络输出第二特征表示;将所述第二特征表示通过分类器进行分类得待处理文本中名词隐喻识别结果,本发明显著提高了隐喻识别的准确性,具有广泛的应用潜力。
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