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A multi-target stance detection based on Bi-LSTM network with position-weight

High Technology Letters 2020年第4期26卷 442-447页

作者： Xu Yilong Li Wenfa Wang Gongming Huang Lingyun Smart City College Beijing Union UniversityBeijing 100101P.R.China College of Robotics Beijing Union UniversityBeijing 100101P.R.China Tianyuan Network Co. Ltd.Beijing 100193P.R.China Beijing Tianyuan Network Co. Ltd.Beijing 100193P.R.China Chinatelecom Information Development Co. Ltd.Beijing 100093P.R.China

In the task of multi-target stance detection,there are problems the mutual influence of content describing different targets,resulting in reduction in *** solve this problem,a multi-target stance detection algorithm based on a bidirectional long short-term memory(Bi-LSTM)network with position-weight is ***,the corresponding position of the target in the input text is calculated with the ultimate position-weight ***,the position information and output from the Bi-LSTM layer are fused by the position-weight fusion ***,the stances of different targets are predicted using the LSTM network and softmax *** multi-target stance detection corpus of the American election in 2016 is used to validate the proposed *** results demonstrate that the Bi-LSTM network with position-weight achieves an advantage of 1.4%in macro average F1 value in the comparison of recent algorithms.

关键词： long short-term memory(LSTM) multi-target natural language processing stance detection

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