基于循环交互注意力网络的问答立场分析(A Recurrent Interactive Attention Network for Answer Stance Analysis)

Wangda Luo (骆旺达), Yuhan Liu (刘宇瀚), Bin Liang (梁斌), Ruifeng Xu (徐睿峰)


Abstract
针对问答立场任务中,现有方法难以提取问答文本间的依赖关系问题,本文提出一种基于循环交互注意力(Recurrent Interactive Attention, RIA)网络的问答立场分析方法。该方法通过模仿人类阅读理解时的思维方式,基于交互注意力机制和循环迭代方法,有效地从问题和答案的相互联系中挖掘问答文本的立场信息。此外,该方法将问题进行陈述化表示,有效地解决疑问句表述下问题文本无法明确表达自身立场的问题。实验结果表明,本文方法取得了比现有模型方法更好的效果,同时证明该方法能有效拟合问答立场分析任务中的问答对依赖关系。
Anthology ID:
2020.ccl-1.65
Volume:
Proceedings of the 19th Chinese National Conference on Computational Linguistics
Month:
October
Year:
2020
Address:
Haikou, China
Venue:
CCL
SIG:
Publisher:
Chinese Information Processing Society of China
Note:
Pages:
698–706
Language:
Chinese
URL:
https://www.aclweb.org/anthology/2020.ccl-1.65
DOI:
Bib Export formats:
BibTeX MODS XML EndNote
PDF:
http://aclanthology.lst.uni-saarland.de/2020.ccl-1.65.pdf