基于BiLSTM-CRF的中文分词和词性标注联合方法

针对中文分词、词性标注等序列标注任务,提出结合双向长短时记忆模型、条件随机场模型和马尔可夫族模型或树形概率构建的中文分词和词性标注联合方法。隐马尔可夫词性标注方法忽略了词本身到词性的发射概率。在基于马尔可夫族模型或树形概率的词性标注中,当前词的词性不但与前面词的词性有关,而且与当前词本身有关。使用联合方法有助于使用词性标注信息实现分词,有机地将两者结合起来有利于消除歧义和提高分词、词性标注任务的准确率。实验结果表明：本文使用的中文分词和词性标注联合方法相比于通常的双向长短时记忆模型-条件随机场分词模型能够大幅度提高分词的准确率,并且相比于传统的隐马尔可夫词性标注方法能够大幅度提高词性标注的准确率。     

结合原型网络的远程监督命名实体识别方法

针对利用远程监督标注文本实体过程中存在实体类别标注错误问题导致模型难以有效区分各实体的类别特征，影响模型精准度的问题，本文提出一种利用原型网络过滤训练语料中标注错误样本的远程监督命名实体识别方法，利用预训练的原型网络编码正确标注实体生成类别原型表示，过滤语料中距类别原型较远的样本.实验表明，使用原型网络有效地提高了语料的标注质量，提升了模型性能.     

语境和情绪词类别对情绪标注的影响：情绪标注机制

研究采用2(语言：母语、二语)×3(任务：情绪负载词标注、情绪标签词标注、非情绪词标注)×2(效价：积极情绪、消极情绪)3因素被试内实验设计，探究情绪标注效应发生的内在机制.研究发现，二语情绪负载词标注可以显著上调正性图片的积极情绪体验，母语情绪负载词标注在负性图片中产生了情绪标注阻断效应，两种语言类型下情绪标注效应有着相似的发生机制，都主要通过内隐享乐理论实现情绪的调节，其间还受到自我反思和减少不确定性机制的调节.     

科技术语自动提取技术——现状与思考

文章简要介绍了自动术语提取任务的定义、主要方法和评价指标。针对传统的自动术语提取方法,以互信息、t值、tf-idf、C/NC-value为例介绍了单元度和术语度的概念;针对自动术语标注方法,主要介绍了基于序列标注的建模思想。从提取效果来看,现有自动术语提取技术距离期望仍有差距,文章也尝试给出了一些值得探索的方向。