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結(jié)合英文幽默語(yǔ)言學(xué)特征，提出基于語(yǔ)音、字形和語(yǔ)義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ PFSHAN）進(jìn)行幽默識(shí)別。在特征提取階段，將幽默文本表示為音素、字符以及攜帶歧義性等級(jí)信息的語(yǔ)義形式，分別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向門(mén)控循環(huán)單元和注意力機(jī)制提取 PFSHAN模型的語(yǔ)音、字形和語(yǔ)義特征。在特征融合階段，針對(duì)不同單詞對(duì)幽默語(yǔ)言學(xué)特征的貢獻(xiàn)程度不同，且不同幽默語(yǔ)言學(xué)特征和語(yǔ)句之間關(guān)聯(lián)程度不同的問(wèn)題，采用層次注意力機(jī)制調(diào)整不同幽默語(yǔ)言學(xué)特征對(duì)于 PFSHAN模型性能的影響。在Puns和 Onliner數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PFSHAN模型的F1值分別為91.03%和91.11%，能有效提高幽默識(shí)別性能。
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