检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第S01期51卷 143-149页

作者：桂海涛王中卿苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

尽管个性化回复生成模型取得了显著成功,但这些研究都未能很好地考虑到对话状态信息对于个性化对话回复的影响。针对此问题,基于预训练生成模型提出了结合对话状态的自监督对话回复生成模型,该模型可以有效地对结合对话状态生成个性化... 详细信息

尽管个性化回复生成模型取得了显著成功,但这些研究都未能很好地考虑到对话状态信息对于个性化对话回复的影响。针对此问题,基于预训练生成模型提出了结合对话状态的自监督对话回复生成模型,该模型可以有效地对结合对话状态生成个性化的回复。首先,将对话状态纳入情景喜剧数据集中,以增强模型对上下文信息的理解能力。其次,采用自监督的训练技术,赋予预训练语言生成模型独特的对话文本特征知识,并采用多种掩码策略合并对话文本和对话状态,进一步提升模型性能。最后,基于历史对话,使用自监督生成模型生成个性化回复。在自行收集的情景喜剧数据集上进行性实验,结果表明,结合对话状态的对话回复生成模型在多项指标上优于一些强基准,进而证明了对话状态和个性化回复生成模型的有效性。

关键词：对话回复对话状态自监督预训练文本生成

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一种基于BERT的多级连贯性文本分割方法

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计算机应用与软件 2024年第10期41卷 262-268,324页

作者：赵怡博蒋峰李培峰苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

文本分割是自然语言处理(NLP)领域的一项重要任务。现有的工作大多是只关注文章整体信息或只着重于局部文本信息的模型,不能同时兼顾整体和局部的信息,因此,该文提出一种基于BERT的多级连贯性文本分割模型(HAC-BERT)。该模型能够通过对... 详细信息

文本分割是自然语言处理(NLP)领域的一项重要任务。现有的工作大多是只关注文章整体信息或只着重于局部文本信息的模型,不能同时兼顾整体和局部的信息,因此,该文提出一种基于BERT的多级连贯性文本分割模型(HAC-BERT)。该模型能够通过对整体信息和局部信息分别建模,并通过权重相加的方式,同时关注局部信息和整体信息,从而取得更好的性能。在大规模文本分割语料上进行训练,并在多个不同领域的文本分割数据集上进行测试,实验结果表明,该文提出的模型有良好的性能和领域适应能力。

关键词：文本分割自然语言处理神经网络 BERT

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数据标注方法比较研究:以依存句法树标注为例

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第5期62卷 908-916页

作者：周明月龚晨李正华张民苏州大学计算机科学与技术学院 .苏州215006

数据标注最重要的考虑因素是标注数据质量和标注成本。该文调研发现自然语言处理领域的数据标注工作通常采用机标人校的标注方法以降低成本,但很少有工作严格对比不同标注方法,以探讨标注方法对标注质量和成本的影响。该文依托一个成熟... 详细信息

数据标注最重要的考虑因素是标注数据质量和标注成本。该文调研发现自然语言处理领域的数据标注工作通常采用机标人校的标注方法以降低成本,但很少有工作严格对比不同标注方法,以探讨标注方法对标注质量和成本的影响。该文依托一个成熟的标注团队,以依存句法树标注为案例,实验对比了机标人校、双人独立标注及该文通过融合前两种方法所提出的人机独立标注方法,结果发现:人机独立标注能有效结合机标人校和双人独立标注的优点,在利用机器降低标注成本的同时解决了校对者的认同倾向问题,从而提高了标注质量。

关键词：数据标注人机独立标注机标人校双人独立标注

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利用语义关联增强的跨语言预训练模型的译文质量评估

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中文信息学报 2023年第3期37卷 79-88页

作者：叶恒贡正仙苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

机器翻译质量评估(QE)是在不依赖参考译文的条件下,自动对机器翻译译文进行评估。当前人工标注数据稀缺,使得神经QE模型在自动检测译文错误方面还存在较大问题。为了更好地利用规模庞大但却缺少人工标注信息的平行语料,该文提出一种基... 详细信息

机器翻译质量评估(QE)是在不依赖参考译文的条件下,自动对机器翻译译文进行评估。当前人工标注数据稀缺,使得神经QE模型在自动检测译文错误方面还存在较大问题。为了更好地利用规模庞大但却缺少人工标注信息的平行语料,该文提出一种基于平行语料的翻译知识迁移方案。首先采用跨语言预训练模型XLM-R构建神经质量评估基线系统,在此基础上提出三种预训练策略增强XLM-R的双语语义关联能力。该文方法在WMT 2017和WMT 2019的英德翻译质量评估数据集上都达到了最高性能。

关键词：机器翻译质量评估跨语言预训练模型语义关联预训练策略

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融合高频属性信息的属性抽取研究

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中文信息学报 2023年第1期37卷 132-143页

作者：潘雨晨尉桢楷洪宇徐庆婷姚建民苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

属性抽取是细粒度情感分析的子任务之一,其目标是从评论文本中抽取用户所评价的属性。在特定领域中,某些属性可能会频繁出现在不同的评论文本中,称之为高频属性。高频属性具有较高的领域表征能力,易被监督学习模型感知。相对地,低频属... 详细信息

属性抽取是细粒度情感分析的子任务之一,其目标是从评论文本中抽取用户所评价的属性。在特定领域中,某些属性可能会频繁出现在不同的评论文本中,称之为高频属性。高频属性具有较高的领域表征能力,易被监督学习模型感知。相对地,低频属性出现频率低,可供训练的样本总量较为稀疏,使得神经网络模型难以充分学习相应的语言现象,从而使测试阶段的低频属性抽取难度较高。由于低频属性经常与高频属性同时出现在局部文字片段之中,该文根据这一特点,提出一种融合高频属性信息的属性抽取方法:跟踪和记录模型识别的高频属性,使用卷积神经网络和注意力机制编码高频属性的上下文信息,并通过门控机制融入其他词项的表示学习过程中,辅助低频属性的识别。该文在国际语义评测大会2014和2016提供的笔记本电脑及餐馆领域数据集上进行了实验,相比于基线模型,该文方法在这两个英文数据集上F1值分别提升了2.33和1.44个百分点,并且总体性能高于现有前沿技术。

关键词：属性抽取高频属性门控机制

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融合零指代识别的篇章级机器翻译

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中文信息学报 2023年第8期37卷 25-33页

作者：汪浩李军辉贡正仙苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

在汉语等其他有省略代词习惯的语言中,通常会省略可从上下文信息推断出的代词。尽管以Transformer为代表的的神经机器翻译模型取得了巨大的成功,但这种代词省略现象依旧使神经机器翻译模型面临很大的挑战。该文在Transformer模型基础上... 详细信息

在汉语等其他有省略代词习惯的语言中,通常会省略可从上下文信息推断出的代词。尽管以Transformer为代表的的神经机器翻译模型取得了巨大的成功,但这种代词省略现象依旧使神经机器翻译模型面临很大的挑战。该文在Transformer模型基础上提出了一个融合零指代识别的翻译模型,并引入篇章上下文来丰富指代信息。具体地,该模型采用联合学习的框架,在翻译模型基础上,联合了一个分类任务,即判别句子中省略代词在句子所表示的成分,使得模型能够融合零指代信息辅助翻译。通过在中英对话数据集上的实验,验证了该文所提出方法的有效性,与基准模型相比,翻译性能提升了1.48个BLEU值。

关键词：零指代篇章级机器翻译联合学习

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基于多粒度交互推理的答案选择方法研究

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中文信息学报 2023年第1期37卷 104-111,120页

作者：金志凌朱鸿雨苏玉兰唐竑轩洪宇张民苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

预训练语言模型已经广泛应用于不同自然语言处理任务,其蕴含的自注意力机制能够在“文本对子”之上形成统一的语义编码表示,从而使BERT模型的输入结构和运算模式理论上适用于处理“目标问题和候选答案”样本。然而,直接应用BERT等语言... 详细信息

预训练语言模型已经广泛应用于不同自然语言处理任务,其蕴含的自注意力机制能够在“文本对子”之上形成统一的语义编码表示,从而使BERT模型的输入结构和运算模式理论上适用于处理“目标问题和候选答案”样本。然而,直接应用BERT等语言模型将面临两种局限性:①BERT并不侧重词块、短语和子句的独立语义信息表示,使得文本在匹配过程中往往错失不同颗粒度语义相关性的感知;②BERT中的多头注意力机制不能在不同粒度的语义结构之间计算交互强度(相关性)。针对上述问题,该文提出一种基于BERT的多粒度交互推理网络,该方法将问题与候选答案的语言信息进行多粒度语义编码,丰富了句子间的语义信息与交互性。此外,该文提出句子级的编码损失策略,借以提高编码过程对关键子句的加权能力。在WPQA数据集上的实验结果显示,该方法有效提高了非事实性问题的答案选择性能。

关键词：答案选择预训练模型多粒度编码

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融合情感分析的隐式反问句识别模型

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中文信息学报 2023年第7期37卷 114-121页

作者：李翔刘承伟朱晓旭苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

反问是现代汉语中一种常用的修辞手法,根据是否含有反问标记可分为显式反问句与隐式反问句。其中隐式反问句表达的情感更为丰富,表现形式也十分复杂,对隐式反问句的识别更具挑战性。该文首先扩充了汉语反问句语料库,语料库规模达到10 00... 详细信息

反问是现代汉语中一种常用的修辞手法,根据是否含有反问标记可分为显式反问句与隐式反问句。其中隐式反问句表达的情感更为丰富,表现形式也十分复杂,对隐式反问句的识别更具挑战性。该文首先扩充了汉语反问句语料库,语料库规模达到10 000余句,接着针对隐式反问句的特点,提出了一种融合情感分析的隐式反问句识别模型。模型考虑了句子的语义信息、上下文信息,并借助情感分析任务辅助识别隐式反问句。实验结果表明,该文提出的模型在隐式反问句识别任务上取得了良好的性能。

关键词：隐式反问句识别情感捕捉上下文信息词性

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基于情感信息的商品评论生成式摘要

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中文信息学报 2023年第1期37卷 144-152页

作者：冯仁杰王中卿苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

近些年来,随着电商平台的飞速发展,越来越多的人会选择在网上购物并且对商品进行评价。对于较长篇幅的评论,进行摘要可以让用户快速地了解到商品的优缺点。目前主流的生成式摘要模型大多只考虑文本的序列化信息,而对一个商品评论来说,... 详细信息

近些年来,随着电商平台的飞速发展,越来越多的人会选择在网上购物并且对商品进行评价。对于较长篇幅的评论,进行摘要可以让用户快速地了解到商品的优缺点。目前主流的生成式摘要模型大多只考虑文本的序列化信息,而对一个商品评论来说,评论中的商品属性信息和情感信息极为重要。为了让模型学习到评论中的商品属性及情感信息,该文提出了一种融合评论中属性及情感信息的生成式摘要方法。该方法通过将不同种类的情感和属性信息嵌入生成模型的编码阶段的方式,从而有效的结合这些信息。实验证明,该方法可生成更高质量的摘要,生成的摘要在ROUGE评价指标上会有较大幅度的提升。

关键词：生成式文摘情感及属性信息神经网络

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信息增强的医患对话理解

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中文信息学报 2023年第1期37卷 121-131页

作者：张智林陈文亮苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

近年来在线问诊的需求日益增大,亟需关于自动化医疗问诊方面的研究,而医患对话理解是智能医疗研究的基础。然而在真实场景中,医患对话理解面临着实体表述复杂、状态判断困难的问题。针对这些问题,该文提出一种信息增强的医患对话理解模... 详细信息

近年来在线问诊的需求日益增大,亟需关于自动化医疗问诊方面的研究,而医患对话理解是智能医疗研究的基础。然而在真实场景中,医患对话理解面临着实体表述复杂、状态判断困难的问题。针对这些问题,该文提出一种信息增强的医患对话理解模型,该模型强调医患对话中的角色特征和症状特征用于增强文本信息,并将症状实体语义和阅读理解语义融合用于丰富语义信息。基于所提出模型的系统在第一届智能对话诊疗评测——医患对话理解测试集上取得了91.7%的命名实体识别F1值和73.7%的症状状态识别F1值。

关键词：医患对话理解特征增强语义融合

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