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面向情感分析的汉语构式语料库构建与应用研究—对汉语构式情感分析问题的思考(A Study of Chinese Construction Corpus Compilation and Application for Sentiment Analysis: A Discussion of Sentiment)
“文本情感分析又称为意见挖掘, 是基于网络大数据对评价主体倾向性的研究。由于其在舆情监控、市场营销、金融等应用领域的特殊意义, 近年来受到了越来越广泛的关注。本文关注情感分析面临的语义隐匿性问题, 通过构建一个汉语构式语料库, 对语料库中的汉语构式进行量化统计, 讨论汉语构式与情感分析之间的关系。文章对语料库中表达量级和态度义的构式与词汇进行了标注, 并基于该语料库对相关构式和词汇进行了计量分析, 按照构式类型、语义类别、常项变项个数等标准统计了语料库中量级和态度义构式的信息, 并与量级和态度义词汇的统计信息进行了比对, 通过分析构式表义比重和词汇表义比重这两个指标, 发现语料库中词汇承载了大部分态度和量级语义信息, 构式所承载的态度和量级语义信息较少。虽然构式不是主要的表义单位, 但其承载的态度语义信息仍占一定比例。文章为构式语法应用于汉语情感分析提供了实证数据, 为后续该类研究提供了一种方法, 也为汉语构式研究提供了基于汉语真实文本的数据。文章还专门探讨了目前构式语法应用于汉语情感分析乃至自然语言处理所面临的困难, 对后续研究提出了展望。”
Improving Visual Speech Enhancement Network by Learning Audio-visual Affinity with Multi-head Attention
The proposed model alleviates these drawbacks by a) applying a model that fuses audio and visual features layer by layer in encoding phase, and that feeds fused audio-visual features to each corresponding decoder layer, and more importantly, b) introducing a 2-stage multi-head cross attention (MHCA) mechanism to infer audio-visual speech enhancement for balancing the fused audio-visual features and eliminating irrelevant features.
