删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

基于共享BERT和门控多任务学习的事件检测方法

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閻戣姤鍤勯柛鎾茬閸ㄦ繃銇勯弽顐粶缂佲偓婢跺绻嗛柕鍫濇噺閸e湱绱掗悩闈涒枅闁哄瞼鍠栭獮鎴﹀箛闂堟稒顔勯梻浣告啞娣囨椽锝炴径鎰﹂柛鏇ㄥ灠濡﹢鏌涢…鎴濇灀闁圭ǹ鍟村娲川婵犲孩鐣烽悗鍏夊亾闁归棿绀佺粻鏍ㄤ繆閵堝懏鍣洪柡鍛叀楠炴牜鈧稒岣跨粻姗€鏌i埡浣规崳缂佽鲸鎸婚幏鍛槹鎼淬倗鐛ラ梻渚€娼荤紞鍥╃礊娴e壊鍤曞┑鐘崇閸嬪嫰鏌i幘铏崳妞は佸洦鈷戦柛蹇氬亹閵堟挳鏌¢崨顔剧疄闁诡噯绻濆畷鎺楁倷缁瀚肩紓鍌欑椤戝牆鈻旈弴銏″€块柛褎顨嗛悡娆撴煕閹存瑥鈧牜鈧熬鎷�2濠电姷鏁告慨鐑藉极閹间礁纾婚柣鎰惈閸ㄥ倿鏌涢锝嗙缂佺姵澹嗙槐鎺斺偓锝庡亾缁扁晜绻涘顔荤盎閹喖姊洪崘鍙夋儓妞ゆ垵娲ㄧ划娆掔疀濞戞瑢鎷洪梺闈╁瘜閸樺ジ宕濈€n偁浜滈柕濞垮劜椤ャ垻鈧娲滈弫濠氬春閳ь剚銇勯幒鎴濐仾闁抽攱鍨块弻娑樷槈濮楀牆浼愭繝娈垮櫙缁犳垿婀佸┑鐘诧工閹冲孩绂掓潏鈹惧亾鐟欏嫭绀冩俊鐐扮矙瀵偊骞樼紒妯轰汗閻庤娲栧ú銈夌嵁濡ゅ懏鈷掑〒姘e亾婵炰匠鍛床闁割偁鍎辩壕褰掓煛瀹擃喒鍋撴俊鎻掔墢閹叉悂寮崼婵婃憰闂佹寧绻傞ˇ顖炴倿濞差亝鐓曢柟鏉垮悁缁ㄥジ鏌涢敐鍕祮婵﹨娅i幏鐘诲灳閾忣偅顔勯梻浣规偠閸庢粓宕惰閺嗩亪姊婚崒娆戝妽閻庣瑳鍛床闁稿本顕㈠ú顏勵潊闁靛牆鎳愰敍娑㈡⒑閸︻厼鍔嬫い銊ユ閸╂盯骞嬮敂鐣屽幈濠电娀娼уΛ妤咁敂閳哄懏鐓冪憸婊堝礈濞嗘垹绀婂┑鐘叉搐缁犳牠姊洪崹顕呭剱缂傚秴娲弻宥夊传閸曨偂绨藉┑鐐跺亹閸犳牕顫忛搹瑙勫磯闁靛ǹ鍎查悵銏ゆ⒑閻熸澘娈╅柟鍑ゆ嫹
濠电姷鏁告慨鐑藉极閸涘﹥鍙忓ù鍏兼綑閸ㄥ倻鎲搁悧鍫濈瑲闁稿顦甸弻鏇$疀鐎n亖鍋撻弴銏″€峰┑鐘插閸犳劗鈧箍鍎卞Λ娆撳矗韫囨稒鐓忛柛顐g箥濡插綊鏌嶉柨瀣伌闁哄本绋戦埥澶婎潨閸繀绱g紓鍌欑劍椤ㄥ棛鏁Δ浣衡攳濠电姴娴傞弫鍐煥濠靛棙澶勯柛鎺撶☉椤啴濡堕崘銊т痪濠碘槅鍋勯崯顖炲箞閵娾晛鐒垫い鎺戝閻撳繘鏌涢锝囩畺闁挎稑绉垫穱濠囶敃閵忕媭浼冮梺鍝勭焿缁查箖骞嗛弮鍫晬婵犲﹤鎲涢敐澶嬧拺闁告縿鍎辨牎闂佺粯顨堟慨鎾偩閻戣棄顫呴柕鍫濇噽椤旀帒顪冮妶鍡樷拻闁哄拋鍋婂畷銏ゅ箹娴e厜鎷洪梺鍛婄☉閿曘儳绮堢€n偆绠惧ù锝呭暱濞诧箓宕愰崼鏇熺叆婵犻潧妫欓ˉ鎾趁瑰⿰鍕煉闁哄瞼鍠撻埀顒佺⊕宀h法绮婚弽褜鐔嗛悹鍝勬惈椤忣偆绱掓潏銊ョ闁逞屽墾缂嶅棙绂嶇捄浣曠喖鍩€椤掑嫭鈷戠紒顖涙礃閺夊綊鏌涚€n偅灏い顏勫暣婵″爼宕卞Δ鈧ḿ鎴︽⒑缁嬫鍎愰柟鐟版喘瀵顓奸崶銊ョ彴闂佸搫琚崕鍗烆嚕閺夊簱鏀介柨鐔哄Х閻e搫霉濠婂啰鍩g€殿喛顕ч濂稿醇椤愶綆鈧洭姊绘担鍛婂暈闁圭ǹ顭烽幃鐑藉煛娴g儤娈惧銈嗙墬缁嬫垿顢氶柆宥嗗€垫繛鎴烆仾椤忓懐顩叉い鏍ㄥ焹閺€浠嬫煟閹邦剙绾ч柍缁樻礀闇夋繝濠傚缁犵偟鈧鍠楅悡锟犮€佸Δ鍛妞ゆ巻鍋撻柍褜鍓欓悥濂稿蓟閿濆绠涙い鏃囧Г濮e嫰姊虹涵鍛棄闁稿﹤娼″璇测槈閵忕姈褔鏌涢妷顔句虎闁靛繈鍊栭ˉ鍡楊熆鐠轰警鍎戠紒鈾€鍋撳┑鐘垫暩婵挳宕愰幖浣告辈闁挎繂妫庢禍婊堝箹濞n剙鐒烘繛鍫熸礋閺屾洟宕惰椤忣參鏌涢埡鍐ㄤ槐妞ゃ垺锕㈤幃娆忣啅椤旇崵妫繝鐢靛У椤旀牠宕归柆宥呯闁规儼妫勯拑鐔兼煥閻斿搫孝闁绘劕锕弻宥嗘姜閹殿喖濡介梺璇茬箣缁舵艾顫忓ú顏勫窛濠电姴瀚崰娑㈡⒑缁嬫鍎愰柟鐟版搐椤繒绱掑Ο璇差€撻梺鍛婄缚閸庤櫕顨欏┑鐘垫暩閸嬫﹢宕犻悩璇插耿闁归偊浜濋惈蹇涙⒒娴h櫣甯涢柛鏃€顨婂顐﹀传閵壯傜瑝闂佸搫鍟悧濠囨偂濞嗘挻鐓欐い鏍ф閼活垰鈻撻崼鏇熲拺鐎规洖娲ㄧ敮娑欐叏婵犲倻绉烘鐐茬墦婵℃悂濡锋惔锝呮灁闁归濞€楠炴捇骞掑┑鍥ㄧグ闂傚倸鍊烽悞锕傚箖閸洖纾圭憸蹇曞垝婵犳艾绠婚悹鍥蔼閹芥洟姊虹紒妯活梿婵炲拑缍侀幆灞解枎閹惧鍘电紓浣割儏閻忔繈顢楅姀銈嗙厵妞ゆ梻鏅幊鍥ㄦ叏婵犲嫬鍔嬮悗鐢靛帶閳诲酣骞嬮悩妯荤矌缁辨挻鎷呴崫鍕戯綁鏌eΔ浣圭妞ゃ垺宀搁弫鎰緞濡粯娅囬梻浣稿暱閻忓牓寮插⿰鍫熷€靛┑鐘崇閳锋垹鎲搁悧鍫濈瑨濞存粈鍗抽弻娑樜熼崫鍕ㄦ寖缂備緡鍠楅悷鈺佺暦閻旂⒈鏁嶆繛鎴炲笚鐎氬ジ姊绘担鍛婅础閺嬵亝绻涚€电ǹ鍘撮柛鈹垮劜瀵板嫰骞囬鐘插箰闂備礁澹婇崑鎺楀磻閸曨剚娅犻悗鐢电《閸嬫挾鎲撮崟顒傤槬缂傚倸绉撮敃銉︾┍婵犲偆娼扮€光偓婵犲唭顏勨攽閻樻剚鍟忛柛銊ゅ嵆婵″爼骞栨担姝屾憰濠电偞鍨惰彜婵℃彃鐗婇幈銊ノ旈埀顒勬偋婵犲洤鏋侀柛鎾楀懐锛濇繛杈剧到閹碱偅鐗庨梺姹囧焺閸ㄦ娊宕戦妶澶婃槬闁逞屽墯閵囧嫰骞掗崱妞惧闂備浇顕х换鎴︽嚌妤e啠鈧箓宕归鍛缓闂侀€炲苯澧存鐐插暢椤﹀湱鈧娲栧畷顒勬箒闂佸搫顦扮€笛囧窗濡皷鍋撶憴鍕閺嬵亪鎽堕弽顬″綊鏁愭径瀣彸闂佹眹鍎烘禍顏勵潖缂佹ɑ濯村〒姘煎灡閺侇垶姊虹憴鍕仧濞存粠浜滈~蹇旂鐎n亞顦板銈嗙墬缁嬫帒鈻嶉弽顓熲拺闁告繂瀚埢澶愭煕濡湱鐭欓柟顔欍倗鐤€婵炴垶鐟ч崢閬嶆⒑閺傘儲娅呴柛鐕佸灣缁牓鍩€椤掆偓椤啴濡惰箛鏇炵煗闂佸搫妫欑粩绯村┑鐘垫暩婵兘寮崨濠冨弿濞村吋娼欓崹鍌炴煕閿旇骞樼紒鈧繝鍌楁斀闁绘ê寮堕幖鎰版煟閹烘垹浠涢柕鍥у楠炴帒顓奸崼婵嗗腐闂備焦鍓氶崹鍗灻洪悢鐓庤摕闁哄洢鍨归獮銏′繆閵堝倸浜鹃梺鍝勬4缂嶄線寮婚敍鍕勃闁告挆鍕灡婵°倗濮烽崑鐐垫暜閿熺姷宓侀悗锝庡枟閸婂鏌涢埄鍐夸緵婵☆値鍐f斀闁挎稑瀚禍濂告煕婵犲啰澧遍柡渚囧櫍閹瑩宕崟顓犲炊闂備礁缍婇崑濠囧窗濮樿埖鍎楁繛鍡楃箚閺€浠嬫煟濡搫绾у璺哄閺屾稓鈧綆鍋勬慨宥夋煛瀹€瀣М濠殿喒鍋撻梺闈涚箚閸撴繂袙閸曨垱鐓涘ù锝呮憸婢э附鎱ㄦ繝鍕笡闁瑰嘲鎳愮划娆撳箰鎼粹檧鍋撻姘f斀闁绘﹩鍠栭悘顏堟煥閺囨ê鐏╅柣锝囧厴椤㈡稑鈽夊鍡楁闂佽瀛╃粙鎺楁晪婵炲瓨绮犻崹璺侯潖濞差亜宸濆┑鐘插閻e灚绻濆▓鍨仴濡炲瓨鎮傞獮鍡涘籍閸繍娼婇梺鎸庣☉鐎氼喛鍊存繝纰夌磿閸嬫垿宕愰弽顓炵婵°倕鎳庣粣妤呭箹濞n剙鐏い鈺傚絻铻栭柨婵嗘噹閺嗙偤鏌i幘瀵告创闁哄本鐩俊鐑芥晲閸涱収鐎撮梻浣圭湽閸斿秹宕归崸妤€钃熼柨婵嗩槹閸嬪嫰鏌涘▎蹇fЧ闁绘繃妫冨铏光偓鍦У椤ュ銇勯敂鐐毈闁绘侗鍠栬灒闁兼祴鏅濋ˇ鈺呮⒑缂佹◤顏勭暦椤掑嫷鏁嗛柕蹇娾偓鑼畾闂佺粯鍔︽禍婊堝焵椤掍胶澧悡銈嗙節闂堟稒顥戦柡瀣Ч閺岋繝宕堕埡浣锋喚缂傚倸鍊瑰畝鎼佹偂椤愶箑鐐婇柕濞р偓濡插牓鎮楅悷鐗堝暈缂佽鍟存俊鐢稿礋椤栨氨顔掑┑掳鍊愰崑鎾绘煕閻曚礁鐏︽い銏$懇閺佹捇鏁撻敓锟�20婵犵數濮撮惀澶愬级鎼存挸浜炬俊銈勭劍閸欏繘鏌i幋锝嗩棄缁炬儳顭烽弻锝呂熷▎鎯ф缂備胶濮撮悘姘跺Φ閸曨喚鐤€闁圭偓鎯屽Λ鈥愁渻閵堝骸浜濇繛鍙夅缚閹广垹鈹戠€n偒妫冨┑鐐村灥瀹曨剟宕滈幍顔剧=濞达絽鎼牎闂佹悶鍔屽ḿ鈥愁嚕婵犳艾围闁糕剝锚瀵潡姊鸿ぐ鎺戜喊闁稿繑锕㈠畷鎴﹀箻濠㈠嫭妫冮崺鈧い鎺戝閻撴繈鏌¢崘銊у妞ゎ偄鎳橀弻锝呂熼悜姗嗘¥闂佺娅曢幑鍥Χ椤忓懎顕遍柡澶嬪灩椤︺劑姊洪崘鍙夋儓闁挎洏鍎甸弫宥夊川椤栨粎锛濋梺绋挎湰閻熝囁囬敂濮愪簻闁挎棁顕ч悘锔姐亜閵忊€冲摵妞ゃ垺锕㈡慨鈧柣姗€娼ф慨锔戒繆閻愵亜鈧牕顔忔繝姘;闁规儳顕弧鈧梺閫炲苯澧撮柡灞芥椤撳ジ宕ㄩ銈囧耿闂傚倷鑳剁划顖氼潖婵犳艾鍌ㄧ憸鏂款嚕閸涘﹦鐟归柍褜鍓熷濠氬即閵忕娀鍞跺┑鐘茬仛閸旀牗鏅ラ梻鍌欒兌鏋Δ鐘叉憸缁棁銇愰幒鎴f憰濠电偞鍨崹褰掑础閹惰姤鐓忓┑鐐茬仢閸旀碍銇勯鐔告珚婵﹦鍎ょ€电厧鈻庨幋鐘虫缂傚倸鍊哥粔鎾晝椤忓牏宓侀柛鎰╁壆閺冨牆绀冮柍杞扮劍閻庮參姊绘担鍛婂暈婵炶绠撳畷锝嗘償閵娿儲杈堥梺璺ㄥ枔婵敻鍩涢幋锔界厱婵犻潧妫楅顏呫亜閵夛箑鐏撮柡灞剧〒閳ь剨缍嗛崑鍛暦鐏炵偓鍙忓┑鐘插暞閵囨繄鈧娲﹂崑濠傜暦閻旂厧鍨傛い鎰癁閸ャ劉鎷洪梺鍛婄☉閿曘儵鍩涢幇鐗堢厽婵°倕鍟埢鍫燁殽閻愭彃鏆i柡浣规崌閹晠鎼归锝囧建闂傚倷绀侀幉鈥趁洪敃鍌氱婵炲棙鎸婚崑鐔访归悡搴f憼闁抽攱鍨垮濠氬醇閻旀亽鈧帞绱掗悩鍐插摵闁哄本鐩獮妯尖偓闈涙憸閻ゅ嫰姊虹拠鈥虫灀闁逞屽墯閺嬪ジ寮告惔銊︾厵闂侇叏绠戦弸銈嗐亜閺冣偓濞叉ḿ鎹㈠┑瀣潊闁挎繂妫涢妴鎰渻閵堝棗鐏ユ俊顐g〒閸掓帡宕奸妷銉у姦濡炪倖甯掔€氼參宕愰崹顐ょ闁割偅绻勬禒銏$箾閸涱厾效闁哄矉绻濋崺鈧い鎺戝绾偓闂佺粯鍨靛Λ妤€鈻撻锔解拺闁告稑锕ユ径鍕煕鐎n偄娴€规洏鍎抽埀顒婄秵閸犳鎮¢弴銏$厸闁搞儯鍎辨俊鍏碱殽閻愮摲鎴炵┍婵犲洤鐭楀璺猴功娴煎苯鈹戦纭锋敾婵$偠妫勯悾鐑筋敃閿曗偓缁€瀣亜閹邦喖鏋庡ù婊勫劤闇夐柣妯烘▕閸庢粎绱撳鍡欏ⅹ妞ゎ叀娉曢幑鍕倻濡粯瀚抽梻浣呵圭换鎴犲垝閹捐钃熸繛鎴欏焺閺佸啴鏌ㄥ┑鍡橆棤妞わ负鍔戝娲传閸曨剙顎涢梺鍛婃尵閸犳牠鐛崘顭戞建闁逞屽墴楠炲啫鈻庨幘鎼濠电偞鍨堕〃鍛此夊杈╃=闁稿本鐟ㄩ崗灞解攽椤旂偓鏆╅柡渚囧櫍閸ㄩ箖骞囨担鍦▉濠电姷鏁告慨鐢告嚌妤e啯鍊峰┑鐘叉处閻撱儲绻濋棃娑欘棡闁革絿枪椤法鎲撮崟顒傤槹濠殿喖锕ュ浠嬪箠閿熺姴围闁告侗鍠氶埀顒佸劤閳规垿鎮欓幓鎺旈獓闂佹悶鍔屽ḿ锟犵嵁婵犲伣鏃堝礃閳轰胶锛忛梺鑽ゅ仦缁嬪牓宕滃┑瀣€跺〒姘e亾婵﹨娅e☉鐢稿川椤斿吋閿梻鍌氬€哥€氼剛鈧碍婢橀悾鐑藉即閵忕姷顓洪梺鎸庢濡嫰鍩€椤掑倹鏆柡灞诲妼閳规垿宕卞☉鎵佸亾濡や緡娈介柣鎰缂傛氨绱掓潏銊ユ诞闁诡喒鏅涢悾鐑藉炊瑜夐幏浼存⒒娴e憡鎯堝璺烘喘瀹曟粌鈹戦崱鈺佹闂佸憡娲﹂崑鈧俊鎻掔墛缁绘盯宕卞Δ浣侯洶婵炲銆嬮幏锟�
摘要事件检测任务的目标是从文本中自动获取结构化的事件信息。目前基于表示学习的神经事件检测方法能够有效利用潜在语义信息,但人工标注数据集的语义知识含量有限,制约了神经网络模型的认知广度。相对地,多任务表示学习框架,有助于模型同时学习不同任务场景中的语义知识,从而提升其认知广度。BERT预训练模型得益于大规模语言资源的充沛语义信息,具有高适应性(适应不同任务)的语义编码能力。因此,该文提出了一种基于BERT的多任务事件检测模型。该方法将BERT已经包含的语义知识作为基础,进一步提升多任务模型的表示、学习和语义感知能力。实验表明,该方法有效提高了事件检测的综合性能,其在ACE2005语料集上事件分类的F1值达到了76.7%。此外,该文在实验部分对多任务模型的训练过程进行了详解,从可解释性的层面分析了多任务架构对事件检测过程的影响。

PDF全文下载地址:

http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=3209
闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閻戣姤鍤勯柛鎾茬閸ㄦ繃銇勯弽顐粶缂佲偓婢跺绻嗛柕鍫濇噺閸e湱绱掗悩闈涒枅闁哄瞼鍠栭獮鎴﹀箛闂堟稒顔勯梻浣告啞娣囨椽锝炴径鎰﹂柛鏇ㄥ灠濡﹢鏌涢…鎴濇灀闁圭ǹ鍟村娲川婵犲孩鐣烽悗鍏夊亾闁归棿绀佺粻鏍ㄤ繆閵堝懏鍣洪柡鍛叀楠炴牜鈧稒岣跨粻姗€鏌i埡浣规崳缂佽鲸鎸婚幏鍛槹鎼淬倗鐛ラ梻渚€娼荤紞鍥╃礊娴e壊鍤曞┑鐘崇閸嬪嫰鏌i幘铏崳妞は佸洦鈷戦柛蹇氬亹閵堟挳鏌¢崨顔剧疄闁诡噯绻濆畷鎺楁倷缁瀚肩紓鍌欑椤戝牆鈻旈弴銏″€块柛褎顨嗛悡娆撴煕閹存瑥鈧牜鈧熬鎷�2濠电姷鏁告慨鐑藉极閹间礁纾婚柣鎰惈閸ㄥ倿鏌涢锝嗙缂佺姵澹嗙槐鎺斺偓锝庡亾缁扁晜绻涘顔荤盎閹喖姊洪崘鍙夋儓妞ゆ垵娲ㄧ划娆掔疀濞戞瑢鎷洪梺闈╁瘜閸樺ジ宕濈€n偁浜滈柕濞垮劜椤ャ垻鈧娲滈弫濠氬春閳ь剚銇勯幒鎴濐仾闁抽攱鍨块弻娑樷槈濮楀牆浼愭繝娈垮櫙缁犳垿婀佸┑鐘诧工閹冲孩绂掓潏鈹惧亾鐟欏嫭绀冩俊鐐扮矙瀵偊骞樼紒妯轰汗閻庤娲栧ú銈夌嵁濡ゅ懏鈷掑〒姘e亾婵炰匠鍛床闁割偁鍎辩壕褰掓煛瀹擃喒鍋撴俊鎻掔墢閹叉悂寮崼婵婃憰闂佹寧绻傞ˇ顖炴倿濞差亝鐓曢柟鏉垮悁缁ㄥジ鏌涢敐鍕祮婵﹨娅i幏鐘诲灳閾忣偅顔勯梻浣规偠閸庢粓宕惰閺嗩亪姊婚崒娆戝妽閻庣瑳鍛床闁稿本顕㈠ú顏勵潊闁靛牆鎳愰敍娑㈡⒑閸︻厼鍔嬫い銊ユ閸╂盯骞嬮敂鐣屽幈濠电娀娼уΛ妤咁敂閳哄懏鐓冪憸婊堝礈濞嗘垹绀婂┑鐘叉搐缁犳牠姊洪崹顕呭剱缂傚秴娲弻宥夊传閸曨偂绨藉┑鐐跺亹閸犳牕顫忛搹瑙勫磯闁靛ǹ鍎查悵銏ゆ⒑閻熸澘娈╅柟鍑ゆ嫹
濠电姷鏁告慨鐑藉极閸涘﹥鍙忓ù鍏兼綑閸ㄥ倻鎲搁悧鍫濈瑲闁稿顦甸弻鏇$疀鐎n亖鍋撻弴銏″€峰┑鐘插閸犳劗鈧箍鍎卞Λ娆撳矗韫囨稒鐓忛柛顐g箥濡插綊鏌嶉柨瀣伌闁哄本绋戦埥澶婎潨閸繀绱g紓鍌欑劍椤ㄥ棛鏁Δ浣衡攳濠电姴娴傞弫鍐煥濠靛棙澶勯柛鎺撶☉椤啴濡堕崘銊т痪濠碘槅鍋勯崯顖炲箞閵娾晛鐒垫い鎺戝閻撳繘鏌涢锝囩畺闁挎稑绉垫穱濠囶敃閵忕媭浼冮梺鍝勭焿缁查箖骞嗛弮鍫晬婵犲﹤鎲涢敐澶嬧拺闁告縿鍎辨牎闂佺粯顨堟慨鎾偩閻戣棄顫呴柕鍫濇噽椤旀帒顪冮妶鍡樷拻闁哄拋鍋婂畷銏ゅ箹娴e厜鎷洪梺鍛婄☉閿曘儳绮堢€n偆绠惧ù锝呭暱濞诧箓宕愰崼鏇熺叆婵犻潧妫欓ˉ鎾趁瑰⿰鍕煉闁哄瞼鍠撻埀顒佺⊕宀h法绮婚弽褜鐔嗛悹鍝勬惈椤忣偆绱掓潏銊ョ闁逞屽墾缂嶅棙绂嶇捄浣曠喖鍩€椤掑嫭鈷戠紒顖涙礃閺夊綊鏌涚€n偅灏い顏勫暣婵″爼宕卞Δ鈧ḿ鎴︽⒑缁嬫鍎愰柟鐟版喘瀵顓奸崶銊ョ彴闂佸搫琚崕鍗烆嚕閺夊簱鏀介柨鐔哄Х閻e搫霉濠婂啰鍩g€殿喛顕ч濂稿醇椤愶綆鈧洭姊绘担鍛婂暈闁圭ǹ顭烽幃鐑藉煛娴g儤娈惧銈嗙墬缁嬫垿顢氶柆宥嗗€垫繛鎴烆仾椤忓懐顩叉い鏍ㄥ焹閺€浠嬫煟閹邦剙绾ч柍缁樻礀闇夋繝濠傚缁犵偟鈧鍠楅悡锟犮€佸Δ鍛妞ゆ巻鍋撻柍褜鍓欓悥濂稿蓟閿濆绠涙い鏃囧Г濮e嫰姊虹涵鍛棄闁稿﹤娼″璇测槈閵忕姈褔鏌涢妷顔句虎闁靛繈鍊栭ˉ鍡楊熆鐠轰警鍎戠紒鈾€鍋撳┑鐘垫暩婵挳宕愰幖浣告辈闁挎繂妫庢禍婊堝箹濞n剙鐒烘繛鍫熸礋閺屾洟宕惰椤忣參鏌涢埡鍐ㄤ槐妞ゃ垺锕㈤幃娆忣啅椤旇崵妫繝鐢靛У椤旀牠宕归柆宥呯闁规儼妫勯拑鐔兼煥閻斿搫孝闁绘劕锕弻宥嗘姜閹殿喖濡介梺璇茬箣缁舵艾顫忓ú顏勫窛濠电姴瀚崰娑㈡⒑缁嬫鍎愰柟鐟版搐椤繒绱掑Ο璇差€撻梺鍛婄缚閸庤櫕顨欏┑鐘垫暩閸嬫﹢宕犻悩璇插耿闁归偊浜濋惈蹇涙⒒娴h櫣甯涢柛鏃€顨婂顐﹀传閵壯傜瑝闂佸搫鍟悧濠囨偂濞嗘挻鐓欐い鏍ф閼活垰鈻撻崼鏇熲拺鐎规洖娲ㄧ敮娑欐叏婵犲倻绉烘鐐茬墦婵℃悂濡锋惔锝呮灁闁归濞€楠炴捇骞掑┑鍥ㄧグ闂傚倸鍊烽悞锕傚箖閸洖纾圭憸蹇曞垝婵犳艾绠婚悹鍥蔼閹芥洟姊虹紒妯活梿婵炲拑缍侀幆灞解枎閹惧鍘电紓浣割儏閻忔繈顢楅姀銈嗙厵妞ゆ梻鏅幊鍥ㄦ叏婵犲嫬鍔嬮悗鐢靛帶閳诲酣骞嬮悩妯荤矌缁辨挻鎷呴崫鍕戯綁鏌eΔ浣圭妞ゃ垺宀搁弫鎰緞濡粯娅囬梻浣稿暱閻忓牓寮插⿰鍫熷€靛┑鐘崇閳锋垹鎲搁悧鍫濈瑨濞存粈鍗抽弻娑樜熼崫鍕ㄦ寖缂備緡鍠楅悷鈺佺暦閻旂⒈鏁嶆繛鎴炲笚鐎氬ジ姊绘担鍛婅础閺嬵亝绻涚€电ǹ鍘撮柛鈹垮劜瀵板嫰骞囬鐘插箰闂備礁澹婇崑鎺楀磻閸曨剚娅犻悗鐢电《閸嬫挾鎲撮崟顒傤槬缂傚倸绉撮敃銉︾┍婵犲偆娼扮€光偓婵犲唭顏勨攽閻樻剚鍟忛柛銊ゅ嵆婵″爼骞栨担姝屾憰濠电偞鍨惰彜婵℃彃鐗婇幈銊ノ旈埀顒勬偋婵犲洤鏋侀柛鎾楀懐锛濇繛杈剧到閹碱偅鐗庨梺姹囧焺閸ㄦ娊宕戦妶澶婃槬闁逞屽墯閵囧嫰骞掗崱妞惧闂備浇顕х换鎴︽嚌妤e啠鈧箓宕归鍛缓闂侀€炲苯澧存鐐插暢椤﹀湱鈧娲栧畷顒勬箒闂佸搫顦扮€笛囧窗濡皷鍋撶憴鍕閺嬵亪鎽堕弽顬″綊鏁愭径瀣彸闂佹眹鍎烘禍顏勵潖缂佹ɑ濯村〒姘煎灡閺侇垶姊虹憴鍕仧濞存粠浜滈~蹇旂鐎n亞顦板銈嗙墬缁嬫帒鈻嶉弽顓熲拺闁告繂瀚埢澶愭煕濡湱鐭欓柟顔欍倗鐤€婵炴垶鐟ч崢閬嶆⒑閺傘儲娅呴柛鐕佸灣缁牓鍩€椤掆偓椤啴濡惰箛鏇炵煗闂佸搫妫欑粩绯村┑鐘垫暩婵兘寮崨濠冨弿濞村吋娼欓崹鍌炴煕閿旇骞樼紒鈧繝鍌楁斀闁绘ê寮堕幖鎰版煟閹烘垹浠涢柕鍥у楠炴帒顓奸崼婵嗗腐闂備焦鍓氶崹鍗灻洪悢鐓庤摕闁哄洢鍨归獮銏′繆閵堝倸浜鹃梺鍝勬4缂嶄線寮婚敍鍕勃闁告挆鍕灡婵°倗濮烽崑鐐垫暜閿熺姷宓侀悗锝庡枟閸婂鏌涢埄鍐夸緵婵☆値鍐f斀闁挎稑瀚禍濂告煕婵犲啰澧遍柡渚囧櫍閹瑩宕崟顓犲炊闂備礁缍婇崑濠囧窗濮樿埖鍎楁繛鍡楃箚閺€浠嬫煟濡搫绾у璺哄閺屾稓鈧綆鍋勬慨宥夋煛瀹€瀣М濠殿喒鍋撻梺闈涚箚閸撴繂袙閸曨垱鐓涘ù锝呮憸婢э附鎱ㄦ繝鍕笡闁瑰嘲鎳愮划娆撳箰鎼粹檧鍋撻姘f斀闁绘﹩鍠栭悘顏堟煥閺囨ê鐏╅柣锝囧厴椤㈡稑鈽夊鍡楁闂佽瀛╃粙鎺楁晪婵炲瓨绮犻崹璺侯潖濞差亜宸濆┑鐘插閻e灚绻濆▓鍨仴濡炲瓨鎮傞獮鍡涘籍閸繍娼婇梺鎸庣☉鐎氼喛鍊存繝纰夌磿閸嬫垿宕愰弽顓炵婵°倕鎳庣粣妤呭箹濞n剙鐏い鈺傚絻铻栭柨婵嗘噹閺嗙偤鏌i幘瀵告创闁哄本鐩俊鐑芥晲閸涱収鐎撮梻浣圭湽閸斿秹宕归崸妤€钃熼柨婵嗩槹閸嬪嫰鏌涘▎蹇fЧ闁绘繃妫冨铏光偓鍦У椤ュ銇勯敂鐐毈闁绘侗鍠栬灒闁兼祴鏅濋ˇ鈺呮⒑缂佹◤顏勭暦椤掑嫷鏁嗛柕蹇娾偓鑼畾闂佺粯鍔︽禍婊堝焵椤掍胶澧悡銈嗙節闂堟稒顥戦柡瀣Ч閺岋繝宕堕埡浣锋喚缂傚倸鍊瑰畝鎼佹偂椤愶箑鐐婇柕濞р偓濡插牓鎮楅悷鐗堝暈缂佽鍟存俊鐢稿礋椤栨氨顔掑┑掳鍊愰崑鎾绘煕閻曚礁鐏︽い銏$懇閺佹捇鏁撻敓锟�20婵犵數濮撮惀澶愬级鎼存挸浜炬俊銈勭劍閸欏繘鏌i幋锝嗩棄缁炬儳顭烽弻锝呂熷▎鎯ф缂備胶濮撮悘姘跺Φ閸曨喚鐤€闁圭偓鎯屽Λ鈥愁渻閵堝骸浜濇繛鍙夅缚閹广垹鈹戠€n偒妫冨┑鐐村灥瀹曨剟宕滈幍顔剧=濞达絽鎼牎闂佹悶鍔屽ḿ鈥愁嚕婵犳艾围闁糕剝锚瀵潡姊鸿ぐ鎺戜喊闁稿繑锕㈠畷鎴﹀箻濠㈠嫭妫冮崺鈧い鎺戝閻撴繈鏌¢崘銊у妞ゎ偄鎳橀弻锝呂熼悜姗嗘¥闂佺娅曢幑鍥Χ椤忓懎顕遍柡澶嬪灩椤︺劑姊洪崘鍙夋儓闁挎洏鍎甸弫宥夊川椤栨粎锛濋梺绋挎湰閻熝囁囬敂濮愪簻闁挎棁顕ч悘锔姐亜閵忊€冲摵妞ゃ垺锕㈡慨鈧柣姗€娼ф慨锔戒繆閻愵亜鈧牕顔忔繝姘;闁规儳顕弧鈧梺閫炲苯澧撮柡灞芥椤撳ジ宕ㄩ銈囧耿闂傚倷鑳剁划顖氼潖婵犳艾鍌ㄧ憸鏂款嚕閸涘﹦鐟归柍褜鍓熷濠氬即閵忕娀鍞跺┑鐘茬仛閸旀牗鏅ラ梻鍌欒兌鏋Δ鐘叉憸缁棁銇愰幒鎴f憰濠电偞鍨崹褰掑础閹惰姤鐓忓┑鐐茬仢閸旀碍銇勯鐔告珚婵﹦鍎ょ€电厧鈻庨幋鐘虫缂傚倸鍊哥粔鎾晝椤忓牏宓侀柛鎰╁壆閺冨牆绀冮柍杞扮劍閻庮參姊绘担鍛婂暈婵炶绠撳畷锝嗘償閵娿儲杈堥梺璺ㄥ枔婵敻鍩涢幋锔界厱婵犻潧妫楅顏呫亜閵夛箑鐏撮柡灞剧〒閳ь剨缍嗛崑鍛暦鐏炵偓鍙忓┑鐘插暞閵囨繄鈧娲﹂崑濠傜暦閻旂厧鍨傛い鎰癁閸ャ劉鎷洪梺鍛婄☉閿曘儵鍩涢幇鐗堢厽婵°倕鍟埢鍫燁殽閻愭彃鏆i柡浣规崌閹晠鎼归锝囧建闂傚倷绀侀幉鈥趁洪敃鍌氱婵炲棙鎸婚崑鐔访归悡搴f憼闁抽攱鍨垮濠氬醇閻旀亽鈧帞绱掗悩鍐插摵闁哄本鐩獮妯尖偓闈涙憸閻ゅ嫰姊虹拠鈥虫灀闁逞屽墯閺嬪ジ寮告惔銊︾厵闂侇叏绠戦弸銈嗐亜閺冣偓濞叉ḿ鎹㈠┑瀣潊闁挎繂妫涢妴鎰渻閵堝棗鐏ユ俊顐g〒閸掓帡宕奸妷銉у姦濡炪倖甯掔€氼參宕愰崹顐ょ闁割偅绻勬禒銏$箾閸涱厾效闁哄矉绻濋崺鈧い鎺戝绾偓闂佺粯鍨靛Λ妤€鈻撻锔解拺闁告稑锕ユ径鍕煕鐎n偄娴€规洏鍎抽埀顒婄秵閸犳鎮¢弴銏$厸闁搞儯鍎辨俊鍏碱殽閻愮摲鎴炵┍婵犲洤鐭楀璺猴功娴煎苯鈹戦纭锋敾婵$偠妫勯悾鐑筋敃閿曗偓缁€瀣亜閹邦喖鏋庡ù婊勫劤闇夐柣妯烘▕閸庢粎绱撳鍡欏ⅹ妞ゎ叀娉曢幑鍕倻濡粯瀚抽梻浣呵圭换鎴犲垝閹捐钃熸繛鎴欏焺閺佸啴鏌ㄥ┑鍡橆棤妞わ负鍔戝娲传閸曨剙顎涢梺鍛婃尵閸犳牠鐛崘顭戞建闁逞屽墴楠炲啫鈻庨幘鎼濠电偞鍨堕〃鍛此夊杈╃=闁稿本鐟ㄩ崗灞解攽椤旂偓鏆╅柡渚囧櫍閸ㄩ箖骞囨担鍦▉濠电姷鏁告慨鐢告嚌妤e啯鍊峰┑鐘叉处閻撱儲绻濋棃娑欘棡闁革絿枪椤法鎲撮崟顒傤槹濠殿喖锕ュ浠嬪箠閿熺姴围闁告侗鍠氶埀顒佸劤閳规垿鎮欓幓鎺旈獓闂佹悶鍔屽ḿ锟犵嵁婵犲伣鏃堝礃閳轰胶锛忛梺鑽ゅ仦缁嬪牓宕滃┑瀣€跺〒姘e亾婵﹨娅e☉鐢稿川椤斿吋閿梻鍌氬€哥€氼剛鈧碍婢橀悾鐑藉即閵忕姷顓洪梺鎸庢濡嫰鍩€椤掑倹鏆柡灞诲妼閳规垿宕卞☉鎵佸亾濡や緡娈介柣鎰缂傛氨绱掓潏銊ユ诞闁诡喒鏅涢悾鐑藉炊瑜夐幏浼存⒒娴e憡鎯堝璺烘喘瀹曟粌鈹戦崱鈺佹闂佸憡娲﹂崑鈧俊鎻掔墛缁绘盯宕卞Δ浣侯洶婵炲銆嬮幏锟�
相关话题/知识 信息 实验 过程 语言

  • 领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
    大额优惠券
    优惠券领取后72小时内有效,10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材,产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频,无论您是考研复习、考证刷题,还是考前冲刺等,不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...
    本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
  • 基于语言模型的预训练技术研究综述
    摘要预训练技术当前在自然语言处理领域占有举足轻重的位置。尤其近两年提出的ELMo、GTP、BERT、XLNet、T5、GTP-3等预训练模型的成功,进一步将预训练技术推向了研究高潮。该文从语言模型、特征抽取器、上下文表征、词表征四个方面对现存的主要预训练技术进行了分析和分类,并分析了当前自然语言处理 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • NOBEL: 一种基于拓扑信息与监督学习的蛋白质复合物识别方法
    摘要蛋白质复合物对于生物学家有效了解细胞组织和功能具有重要意义,如何通过计算方法从蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络中识别复合物是当前研究热点之一。然而,由于PPI网络中存在大量假阴性和假阳性噪声数据且现有已知蛋白质复合物并不完整,使得如何克服PPI网络的噪声问题,以及更好地利用已知蛋白质复合物, ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 中文知识库问答中的路径选择
    摘要路径选择是知识库问答任务的关键步骤,语义相似度常被用来计算路径对于问句的相似度得分。针对测试集中存在大量未见的关系,该文提出使用一种负例动态采样的语义相似度模型的训练方法,去丰富训练集中关系的多样性,模型性能得到显著提升。针对复杂问题候选路径数量组合爆炸问题,该文比较了两种路径剪枝方法,即基于分 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 面向对话的融入交互信息的实体关系抽取
    摘要实体关系抽取旨在从文本中抽取出实体之间的语义关系,是自然语言处理的一项基本任务。在新闻报道、维基百科等规范文本上,该任务的研究相对丰富且已取得了一定的效果,但面向对话文本的相关研究还处于起始阶段。相较于规范文本,对话是一个交互的过程,大量信息隐藏在交互中,这使得面向对话文本的实体关系抽取更具挑战 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 基于时空注意力的社交网络信息级联预测模型
    摘要针对目前信息级联预测模型的构建多基于级联的时序信息或者空间拓扑结构、极少考虑两者的结合问题,该文提出一种面向社交网络的基于深度学习方法的信息级联预测(InformationCascadePrediction,ICP)模型。首先,使用拉普拉斯矩阵对级联节点采样,生成空间序列;然后,通过结合了图卷积 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 融合知识图谱的NBA赛事新闻的自动写作
    摘要针对文字直播自动摘要的新闻稿存在背景信息缺乏、难以引起读者兴趣等不足,该文提出一种NBA赛事新闻的自动生成方法。采用该文提出的关键事件抽取算法从文字直播数据中抽取事件点、匹配突出关键事件的模板来生成新闻初稿,再从构建的NBA赛事知识图谱中提取背景信息和描述重点,自动生成最终的新闻稿。该文构建并公 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 基于文章和近答案句信息的问题生成模型
    摘要自动问题生成任务旨在给文章中的一段文本生成相应的自然语言的问句,该研究在问答系统和语音助手的对话系统中有重要作用,可以帮助它们启动对话和继续对话。目前的神经网络问题生成模型主要是将包含答案的句子或者整篇文章作为模型的输入,而这些方法存在语义表示不能很好地结合句子和文章信息的问题。因此该文提出多输 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 自然语言预训练模型知识增强方法综述
    摘要将知识引入到依靠数据驱动的人工智能模型中是实现人机混合智能的一种重要途径。当前以BERT为代表的预训练模型在自然语言处理领域取得了显著的成功,但是由于预训练模型大多是在大规模非结构化的语料数据上训练出来的,因此可以通过引入外部知识在一定程度上弥补其在确定性和可解释性上的缺陷。该文针对预训练词嵌入 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 融合词义信息的文本蕴涵识别方法
    摘要文本蕴涵识别是对两个文本之间语义关系的有向推理,而词汇的词义对理解文本的语义以及推理文本之间的语义蕴涵关系有着重要作用。因此,为了有效利用词汇的词义信息推断文本之间的语义蕴涵关系,该文提出一种融合词义信息的文本蕴涵识别方法。该方法首次提出将原始的词汇转化为对应的目标词义,然后利用词汇的词义信息改 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 基于BERT的多层标签指针网络事件抽取模型——2020语言与智能技术竞赛事件抽取任务系统报告
    摘要事件抽取(eventextraction,EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术,是智能风控、智能投研、舆情监测等人工智能应用的重要技术基础。该文提出一种端到端的多标签指针网络事件抽取方法,并将事件检测任务融入到事件元素识别任务中,达到同时抽取事件元素及事件类型的目的。 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02