检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2023年第7期37卷 42-50页

作者：唐嘉蕊刘美玲赵铁军周继云东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150006 哈尔滨工业大学计算机科学系黑龙江哈尔滨150001 约翰斯·霍普金斯大学利伯研究所 USA Baltimore MD21218

研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获... 详细信息

研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获事实性知识。该文提出了基于实体信息增强和多粒度融合的多文档摘要模型MGNIE,该方法将实体关系信息融入预训练模型ERNIE中,增强知识事实以获得多层语义信息,解决摘要生成的事实一致性问题,进而从多种粒度进行多文档层次结构的融合建模,以词信息、实体信息以及句子信息捕捉长文本信息摘要生成所需的关键信息点。该文设计的模型在国际标准评测数据集MultiNews上的实验证明,所提模型对比强基线模型效果和竞争力获得较大提升。

关键词：实体信息增强预训练语言模型多粒度融合

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基于内部实体信息增强的语义通信

引用

移动通信 2024年第2期48卷 22-26页

作者：李聪端张曦中山大学电子与通信工程学院广东深圳518107 深圳市导航与通信一体化重点实验室广东深圳518107

近年来,深度学习的快速发展为语义通信的实现提供了强有力的支持。一个值得探究的问题是知识库的应用。部署和生成知识库需要占用大量的缓存资源,而频繁地请求知识库可能会增加通信开销。考虑了如何在小规模知识库以及不增加传输数据量... 详细信息

近年来,深度学习的快速发展为语义通信的实现提供了强有力的支持。一个值得探究的问题是知识库的应用。部署和生成知识库需要占用大量的缓存资源,而频繁地请求知识库可能会增加通信开销。考虑了如何在小规模知识库以及不增加传输数据量的情况下提高文本语义通信系统的性能,设计了一个基于内部实体信息增强的语义通信系统。具体地说,设计了一个实体识别器来识别文本内部的实体信息,并通过二次编码的方式来挖掘和增强实体信息,在接收端将实体信息和文本的整体语义信息融合解码。仿真结果表明,该系统可以有效利用实体信息提高接收端的性能,在低信噪比下有3%以上的提升。

关键词：深度学习语义通信实体信息增强

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基于多源数据的媒体转载效果分析方法研究

基于多源数据的媒体转载效果分析方法研究

引用

作者：刘贺静中国科学院大学

学位级别：硕士

移动网络技术的快速革新和智能手机的高度普及重塑了在线媒体形态，为自动分析媒体转载模式、新闻影响力及内容公信力等关键要素带来了诸多挑战。深入分析多通道的媒体转载效果有助于预判新闻传播路径、了解新闻热点态势、把握受众舆论... 详细信息

移动网络技术的快速革新和智能手机的高度普及重塑了在线媒体形态，为自动分析媒体转载模式、新闻影响力及内容公信力等关键要素带来了诸多挑战。深入分析多通道的媒体转载效果有助于预判新闻传播路径、了解新闻热点态势、把握受众舆论走向，辅助管理部门做出及时调整并制定决策。本文旨在应用自然语言处理技术与深度学习算法，借鉴异质网络表示学习、短文本主题发现及讽刺性反馈原因子句识别等问题的最新研究成果，从媒体转载行为预测、转载热点挖掘及转载反馈原因子句识别等三个方面开展基于多源数据的转载效果分析方法研究，主要工作及创新点总结如下:　　1.实体信息增强的媒体转载行为预测方法。新闻内容中例如人物、地点及组织等实体信息体现了媒体不同关注侧重，随媒体的转载行为建立动态关联;同时媒体间存在地域等属性特征。为充分利用新闻内容中隐含的实体关联和媒体间的关联信息，本文提出实体信息增强的媒体转载行为预测方法。该方法将媒体-实体间的多种关联关系映射至异质关联网络中，基于HIN2Vec算法建模包含关联关系的媒体及实体的嵌入表示，作为注意力机制来源引导模型学习具有关联属性和深层语义的新闻内容表示，实现对媒体转载行为的预测工作。　　2.基于语义关联及句法依存的转载热点挖掘方法。为解决现有基于关键词的主题分析方法在挖掘转载热点时对转载模式适应性不够、转载热点区分度及可解释性有待增强的技术挑战，本文提出基于语义关联及句法依存的转载热点挖掘方法。该方法针对新闻转载时产生的主题多样性和描述差异性，考虑转载标题的单词对语义关联及句法成分共现关系，构建语义-句法成分共现矩阵，将其作为约束条件融合至转载热点的隐向量表示学习中，获得相似新闻簇，实现对转载热点的代表性短语挖掘。　　3.基于多视角的讽刺性转载反馈原因子句识别方法。转载反馈及原因包含了受众的真实情感及立场，为解决讽刺性反馈在分析转载效果时带来的复杂性挑战，本文提出基于多视角的讽刺性转载反馈原因子句识别方法。该方法设计了混合语义度量机制，以不同方式显式建模讽刺性反馈与原因句间的语义关联，使用注意力机制自动捕获不同语境下各语义度量的重要程度。在句对级别的表示学习阶段，模型将上下文反馈与讽刺性反馈组成句对，以增强对语句间因果逻辑的捕获，实现基于多视角的讽刺性转载反馈原因子句识别。构建讽刺性转载反馈原因子句识别数据集对所提方法进行验证，与基准方法相比，所提方法的F1值为71.14％，AUC值为62.92％。

关键词：媒体转载实体信息增强热点挖掘子句识别多源数据

来源：评论

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