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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

161 篇 会议

馆藏范围

161 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

103 篇 工学
- 103 篇 计算机科学与技术...
- 103 篇 软件工程
9 篇 文学
- 6 篇 中国语言文学
- 3 篇 外国语言文学
2 篇 法学
- 2 篇 社会学
1 篇 管理学
- 1 篇 图书情报与档案管...

主题

13 篇 注意力机制
9 篇 汉语
5 篇 知识表示
4 篇 数据集
4 篇 语言知识库
4 篇 相似度计算
4 篇 自动识别
4 篇 命名实体识别
4 篇 多头注意力
4 篇 词向量
4 篇 知识库
4 篇 神经网络
4 篇 藏文
3 篇 natural language...
3 篇 无监督学习
3 篇 语料库
3 篇 胶囊网络
3 篇 远程监督
3 篇 relation extract...
3 篇 attention mechan...

机构

15 篇 北京语言大学
9 篇 北京大学
7 篇 苏州大学
5 篇 哈尔滨工业大学
5 篇 山西大学
4 篇 郑州大学
4 篇 beijing universi...
3 篇 dcst tsinghua un...
3 篇 national laborat...
3 篇 microsoft resear...
3 篇 哈佛大学
3 篇 清华大学
3 篇 research center ...
3 篇 南京师范大学
3 篇 昆明理工大学
3 篇 广东外语外贸大学
3 篇 鹏城实验室
2 篇 中央民族大学
2 篇 大连理工大学
2 篇 中国科学院大学

作者

5 篇 昝红英
4 篇 zhiyuan liu
4 篇 余正涛
4 篇 饶高琦
4 篇 谭红叶
4 篇 杨麟儿
4 篇 荀恩东
4 篇 张坤丽
3 篇 yufeng chen
3 篇 kang liu
3 篇 李培峰
3 篇 黄于欣
3 篇 李斌
3 篇 maosong sun
3 篇 常宝宝
3 篇 fangzhao wu
3 篇 胡韧奋
3 篇 虞梦夏
3 篇 xing xie
3 篇 lei hou

语言

113 篇 中文
48 篇 英文

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排序：

基于深度学习的主题对齐模型研究

基于深度学习的主题对齐模型研究

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者： Yu Chuanming 余传明 Yuan Sai 原赛

在主题深度表示学习的基础上,本文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(Topic Alignment Model,TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨... 详细信息

在主题深度表示学习的基础上,本文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(Topic Alignment Model,TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨领域情境下的主题对齐效果;提出了两种新的指标,即双语主题相似度(Bilingual Topic Similarity,BTS)和双语对齐相似度(Bilingual Alignment Similarity,BAS),用于评价辅助分布对齐的效果.在跨语言主题对齐任务中,相比于传统的对齐模型,双语对齐相似度提升了约1.5％;在跨领域主题对齐任务中,F1值提升了约10％.TAM模型在跨语言和跨领域主题对齐上的效果优于传统方法,研究结果对于改进跨语言和跨领域信息处理具有重要意义.

关键词：跨语言主题对齐跨领域主题对齐深度学习双语词嵌入知识对齐

来源：评论

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基于改进TextRank的藏文抽取式摘要生成

基于改进TextRank的藏文抽取式摘要生成

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者：李维闫晓东解晓庆中央民族大学信息工程学院北京 100081 中央民族大学国家语言资源监测与研究中心少数民族语言分中心北京 100081

目前,藏文抽取式文本摘要方法主要是提取文本自身的特征,对句子进行打分,不能挖掘句子中深层的语义信息.本文提出了一种改进的藏文抽取式摘要生成方法.此方法将外部语料库的信息以词向量的形式融入到TextRank算法,通过TextRank与词向量... 详细信息

目前,藏文抽取式文本摘要方法主要是提取文本自身的特征,对句子进行打分,不能挖掘句子中深层的语义信息.本文提出了一种改进的藏文抽取式摘要生成方法.此方法将外部语料库的信息以词向量的形式融入到TextRank算法,通过TextRank与词向量的结合,把句子中每个词语映射到高维词库形成句向量,进行迭代为句子打分,并选取分值最高的句子重新排序作为文本的摘要.实验结果表明该方法能有效提升摘要质量.本文还在传统Rouge评测方法的基础上,提出了一种采用句子语义相似度计算的方式进行摘要评测的方法.

关键词：藏文摘要抽取式生成 TextRank算法词向量句子相似度

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基于多维度分析法的鲁迅三种文体比较研究

基于多维度分析法的鲁迅三种文体比较研究

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者：范楚琳刘颖清华大学人文学院中国语言文学系北京 100084

该文从鲁迅书信、小说和杂文中提取出387个语言特征,采用随机森林和k-means聚类算法筛选出58个能够对三种文体取得较好区别效果的特征.该文采用比伯的多维度分析法对这些语言特征进行因子分析,得到7个比较重要的因子.该文根据每个因子... 详细信息

该文从鲁迅书信、小说和杂文中提取出387个语言特征,采用随机森林和k-means聚类算法筛选出58个能够对三种文体取得较好区别效果的特征.该文采用比伯的多维度分析法对这些语言特征进行因子分析,得到7个比较重要的因子.该文根据每个因子中具有显著负荷值的语言特征,将7个因子解释为4个能够体现文体在写作角度、叙述视角、形式、语言系统等方面差异的维度,和3个能够体现文体存在某种特点的特征组合.书信和小说在互动性上相似,然而书信更具议论性、文言性和详细的写作特征,小说更具描写性、白话性和简短的写作特征;书信和杂文在议论性和详细的写作特征上相似,而书信互动性较强,杂文互动性较弱;小说和杂文则没有相似的维度.

关键词：鲁迅作品文体特征语体属性

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中文症状知识库的建立与分析

中文症状知识库的建立与分析

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者： ZAN Hongying 昝红英韩杨超 HAN Yangchao FAN Yaxin 范亚鑫 GUO Zihao 郭子豪 BYAMBASUREN Odmaa 奥德玛 NIU Chengzhi 牛承志张坤丽

构建大规模的知识库是人工智能、自然语言理解等领域的基础任务之一.症状作为描述病人的主观感受和诊断疾病的重要依据,更是优化智能导诊,医学问答等任务的重要因素.本文在现有的医学症状知识库研究的基础上,结合症状的概念、特征及在... 详细信息

构建大规模的知识库是人工智能、自然语言理解等领域的基础任务之一.症状作为描述病人的主观感受和诊断疾病的重要依据,更是优化智能导诊,医学问答等任务的重要因素.本文在现有的医学症状知识库研究的基础上,结合症状的概念、特征及在医学诊断中发挥的作用,构建了一个公开的中文症状知识库.该知识库从症状的本体分类、相关疾病、发作部位及多发人群等层面对相关属性进行了详细描述,涵盖了8772种症状共计146631条属性关系.所构建的症状知识库是中文医学知识图谱的重要组成部分,并为KBQA、知识推理及支持决策等应用提供了数据基础.

关键词：医学症状中文知识库属性描述

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基于联合注意力机制的篇章级机器翻译

基于联合注意力机制的篇章级机器翻译

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者： LI Jingyu 李京谕 FENG Yang 冯洋

近年来,神经机器翻译(Neural machine translation,NMT)表现出极大的优越性,然而如何在翻译一个文档时考虑篇章上下文信息仍然是一个值得探讨的问题.传统的注意力机制对源端的所有词语进行计算,而在翻译当前句子时篇章中大量的信息中只... 详细信息

近年来,神经机器翻译(Neural machine translation,NMT)表现出极大的优越性,然而如何在翻译一个文档时考虑篇章上下文信息仍然是一个值得探讨的问题.传统的注意力机制对源端的所有词语进行计算,而在翻译当前句子时篇章中大量的信息中只有小部分是与之相关的.在篇章级机器翻译中,采用传统的注意力机制建模篇章信息存在着信息冗余的问题.该文提出了一种联合注意力机制,结合“硬关注”和“软关注”的机制对篇章上下文的信息进行建模.关键思想是通过“硬关注”筛选出与翻译当前句子相关的源端历史词语,然后采用“软关注”的方法进一步抽取翻译中所需的上下文信息.实验表明,相比于基线系统,该方法能使翻译性能获得明显提升.

关键词：篇章信息神经机器翻译注意力机制硬关注方式软关注方式

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结合预训练模型和语言知识库的文本匹配方法

结合预训练模型和语言知识库的文本匹配方法

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者： Yeheng Zhou 周烨恒 Jiahan Shi

针对文本相似性匹配任务,该文提出了一种大规模预训练模型融合外部知识库的方法.该方法分为三阶段:基础语言模型预训练阶段、外部知识库学习任务生成及联合训练阶段、下游任务微调阶段.在该文中探讨了方法的设计原理和原则.面向第二阶段... 详细信息

针对文本相似性匹配任务,该文提出了一种大规模预训练模型融合外部知识库的方法.该方法分为三阶段:基础语言模型预训练阶段、外部知识库学习任务生成及联合训练阶段、下游任务微调阶段.在该文中探讨了方法的设计原理和原则.面向第二阶段,利用WordNet语言知识库生成学习任务,提升了现有BERT模型的性能.在第三阶段,针对相似度匹配任务进行微调.该文还试验了对知识库生成的学习任务和引入的外部任务进行联合训练,通过在微软公司提出的MT-DNN模型基础上取得进一步的性能提升,证明了知识库学习任务联合强化的可行性.此外,该文还探讨和验证了生成学习任务时结合下游任务任务特定知识,以在下游任务无法微调时改进模型性能的方法.

关键词：文本匹配预训练模型语言知识库

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基于神经网络无监督藏文正字检错法

基于神经网络无监督藏文正字检错法

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者：色差甲慈祯嘉措才让加华果才让青海师范大学计算机学院青海西宁810008 青海师范大学计算机学院青海西宁810008 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室青海西宁810008

在缺乏标注数据的条件下本文把藏文正字检错任务视为一个分类问题,首先从语言知识中构建音节混淆子集并给每个原句加噪,然后建立深层双向表征的BERT作为分类模型,最后为了证明本方法的有效性,构建两个基线模型和三种不同领域的测试集,... 详细信息

在缺乏标注数据的条件下本文把藏文正字检错任务视为一个分类问题,首先从语言知识中构建音节混淆子集并给每个原句加噪,然后建立深层双向表征的BERT作为分类模型,最后为了证明本方法的有效性,构建两个基线模型和三种不同领域的测试集,实验结果显示本方法的结果优于两个基线模型.本方法在相同领域测试集上句子分类的正确率达到93.74％,不同领域测试集上也能达到83.6％.对错误音节的识别结果为74.53％,同时对无错误音节的误判率只有2.3％.

关键词：藏文正字检错神经网络无监督学习

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结合字形特征与迭代学习的金融领域命名实体识别

结合字形特征与迭代学习的金融领域命名实体识别

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者： LIU Yuhan 刘宇瀚 LIU Changjian 刘常健 LUO Wangda 骆旺达 Chen Yi

该文主要研究针对中文金融文本领域的命名实体识别.从汉字自身特点出发,设计了结合字形特征、迭代学习以及双向长短时记忆网络和条件随机场的神经网络模型.该模型完全端到端且不涉及任何特征工程,它将汉字的五笔表示进行编码以进行信息... 详细信息

该文主要研究针对中文金融文本领域的命名实体识别.从汉字自身特点出发,设计了结合字形特征、迭代学习以及双向长短时记忆网络和条件随机场的神经网络模型.该模型完全端到端且不涉及任何特征工程,它将汉字的五笔表示进行编码以进行信息增强,同时利用迭代学习的策略不断对模型整体预测结果不断进行改进.由于现有的命名实体识别研究在金融领域缺乏高质量的有标注的语料库资源,对此,本文构建了一个大规模的金融领域命名实体语料库HITSZ-Finance,共计31210个文本句,包含4类实体.在语料库HITSZ-Finance进行一系列实验,实验结果均表明模型的有效性.

关键词：中文金融文本命名实体识别字形特征迭代学习

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基于远程监督的藏文实体关系抽取

基于远程监督的藏文实体关系抽取

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者： WANG Like 王丽客 SUN Yuan 孙媛 XIA Tianci 夏天赐

关系抽取任务是对句子中的实体对进行关系分类.远程监督用于关系抽取是用预先构建的知识库来对齐朴素文本,自动标注数据,在一定程度上减少了人工标注的成本,因而可以用在缺少训练语料的藏文领域.但是基于远程监督的实体关系抽取还存在... 详细信息

关系抽取任务是对句子中的实体对进行关系分类.远程监督用于关系抽取是用预先构建的知识库来对齐朴素文本,自动标注数据,在一定程度上减少了人工标注的成本,因而可以用在缺少训练语料的藏文领域.但是基于远程监督的实体关系抽取还存在错误标记,提取特征时出现噪声等问题.本文用远程监督方法进行藏文实体关系抽取,基于已经构建的藏文知识库,利用分段卷积神经网络结构,加入语言模型和注意力机制来改善语义歧义问题以及学习句子的信息;在训练过程中加入联合得分函数来动态修正错误标签问题.实验结果表明改进的模型有效提高了藏文实体关系的准确率,且优于基线模型效果.

关键词：藏文实体关系抽取远程监督分段卷积神经网络语言模型注意力机制

来源：评论

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基于知网相关概念场的中文词向量

基于知网相关概念场的中文词向量

引用

第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会

作者： Feng Yubo 冯煜博 CAI Dongfeng

词向量是词的低维稠密实数向量表示,在自然语言处理的各项任务中都扮演了重要角色.目前词向量大多都是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上以无监督学习的方式训练得到,这样的模型存在着两个问题:低频词词向量的语义表示质量较差;忽... 详细信息

词向量是词的低维稠密实数向量表示,在自然语言处理的各项任务中都扮演了重要角色.目前词向量大多都是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上以无监督学习的方式训练得到,这样的模型存在着两个问题:低频词词向量的语义表示质量较差;忽视了知识库可以对该模型提供的帮助.该文提出了利用知网相关概念场来提升词向量语义表示质量的模型.实验结果表明,在词语相似度任务(ws297s)上该模型将GloVe词向量的斯皮尔曼相关性系数提高了10.29,在词语相关度任务(ws240r)上将SG词向量提高了3.39;在词语类比任务上将GloVe词向量的准确率提高了10.59个百分点.

关键词：汉语词向量语义表示质量概念场

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