融合知识的多模态剧本场景角色分类方法
文章提出融合知识的多模态文本分类方法,识别电影场景在情节发展过程中扮演的角色.本方法主要包括三部分:1)文本序列编码,采用BiLSTM模型获取场景文本的上下文编码信息.2)图建模,视每一个场景为节点,通过计算融合知识的多模态节点表征间的相似度,定义边的权重.3)图卷积层,整合序列嵌入表示和图节点嵌入表示,生成最终的场景节点嵌入表示.实验表明,本方法能够胜任场景角色分类任务,证明了知识嵌入能够提升分类评价指标,并且通过消融实验验证了不同特征组合对分类结果的影响.
多模态、知识驱动、文本分类、事件角色
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金61877044
2023-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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