@inproceedings{Li-etal-2023-ji
    author = {李, 书琪  and  王, 素格  and  王, 典  and  李, 爱琳  and  雷, 洋},
    author = {Shuqi, Li  and  Suge, Wang  and  Dian, Wang  and  Ailin, Li  and  Yang, Lei}
    title = {基于知识融合的散文物象识别方法研究(Research on the Recognition Method of Prose Image Based on Knowledge Fusion)},
    booktitle = {"Findings of the Proceedings of the 22nd China National Conference on Computational Linguistics"},
    month = {"August"},
    year = {"2023"},
    address = {"Harbin, China"},
    publisher = {"Chinese Information Processing Society of China"},
    url = {https://aclanthology.org/2023.findings-ccl-1.5},
    pages = {46--56},
    abstract = {"在散文中，作者通常采用物象寄托自己的所思所想，以达到情物交融、托物言志，为此，本文提出一种融合多种知识的散文物象识别方法。该方法利用情感词表、隐喻特征库以及现代汉语词典等外部知识库，使用Cross-Transformer中的交叉多头注意力机制，将外部知识融入散文句子的表示中；进一步通过条件层归一化，将融合情感词的句子表示、融合隐喻特征库和现代汉语词典的句子表示分别变换为二维网格表示，并利用相对位置信息建立位置的二维网格表示，在此基础上，将三者的二维网格表示拼接，利用膨胀卷积对其进行编码；再分别使用双仿射分类器和多层感知机得到最终的字间关系分类结果。实验结果表明，本文提出的方法能够有效识别散文物象，可为散文阅读理解的思想情感类的问题解答提供一定技术支撑。"},
    language = "Chinese",
}