【摘 要】
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论辩挖掘可分为论点边界的检测、论点类型的识别、论点关系的抽取三个子任务.现有的工作大多数对子任务分别建模研究,忽略了三个子任务之间的关联信息,导致性能低下.另外,还
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室（福州大学）,数字福建金融大数据研究所,中国科学院网络数据科学与技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772135,U1605251),中国科学院网络数据科学与技术重点实验室开放基金课题(CASNDST201708,CASNDST201606),可信分布式计算与服务教育部重点实验室主任基金(2017KF01)资助.
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论辩挖掘可分为论点边界的检测、论点类型的识别、论点关系的抽取三个子任务.现有的工作大多数对子任务分别建模研究,忽略了三个子任务之间的关联信息,导致性能低下.另外,还有部分的工作采用流水线模型把三个子任务进行联合建模,由于流水线模型仍然是独立的看待每个子任务,为每个子任务训练单独的模型,存在错误传播的问题,且在训练过程中产生了冗余信息.因此,本文提出了一种基于多任务迭代学习的论辩挖掘方法.该方法将论辩挖掘三个任务并行地联合在一起学习,首先通过深度卷积神经网络(CNN)和高速神经网络(Highway Netw
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