摘要旅游业是藏族地区主要的经济来源之一。然而,目前互联网上缺乏藏文旅游信息智能化服务系统,且藏文景点介绍文本也十分匮乏;相反,汉文旅游网站信息量大,但各旅游网站包含的景点不尽相同,景点介绍文本篇幅较长,且各旅游网站对同一个景点描述侧重点不同。为便于不同语言使用者能快速准确地了解景点相关的知识,该文首 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要知识图谱嵌入是一种将实体和关系映射到低维向量空间的技术。目前已有的嵌入表示方法在对具有不对等特征的知识图谱中的实体和关系建模时存在两大缺陷:一是假定头尾实体来自同一语义空间,忽略二者在链接结构和数量上的不对等;二是每个关系单独配置一个投影矩阵,忽略关系之间的内在联系,导致知识共享困难,泛化能力差 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要近些年,网络表示学习问题吸引了大量研究者的关注,而异构信息网络由于其丰富的结构语义信息及其广阔的应用领域,更是成为了网络表示学习领域的重中之重。目前面向异构信息网络的表示学习模型主要可以分为基于生成式模型的表示学习方法和基于判别式模型的表示学习方法,但是很少有工作同时结合两种模型进行表示学习的优 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要命名实体识别(NER)是自然语言处理中一项非常重要的基础任务。传统的机器学习方法在处理该任务时,主要依赖于人们的专业领域知识和人工提取的特征。为了在不需要人工特征的条件下获得较好的结果,该文提出了一种融合字词BiLSTM模型的命名实体识别方法。首先分别用BiLSTM-CRF训练得到基于字的模型C ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要该文提出一种融入多特征的汉越双语新闻观点句抽取方法。首先针对汉语和越南语标记资源不平衡的问题,构建了汉越双语词嵌入模型,用丰富的中文标记资源来弥补越南语标记资源的缺失。并且该文认为句子的主题特征、位置特征和情感特征对观点句分类具有重要作用,因此将这些特征分别融入词向量和注意力机制中,实现句子语义 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要关键短语提取是自然语言处理领域的一个重要子任务,其目的是自动识别出文本中的重要短语,现有方法主要强调词语间相关关系和词语自身影响力会影响关键短语提取效果。考虑到关键短语应准确地表示文档主题这一特点,该文提出一种基于主题熵的关键短语提取算法。该算法利用隐含狄利克雷分布训练文档和词的主题分布,并结合 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要实现古诗和对联的自动生成是极具挑战性的任务。该文提出了一种新颖的多任务学习模型用于古诗和对联的自动生成。模型采用编码-解码结构并融入注意力机制,编码部分由两个BiLSTM组成,一个BiLSTM用于关键词输入,另一个BiLSTM用于古诗和对联输入;解码部分由两个LSTM组成,一个LSTM用于古诗的 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要面向知识库问答的实体链接是指将自然语言问句中实体指称链接到知识库中实体的方法。目前主要面临两个问题:第一是自然语言问句短,实体指称上下文不充分;第二是结构化知识库中实体的文本描述信息少。因此,该文提出了分别利用候选实体的类别、关系和邻近实体作为候选实体表示的方法,弥补知识库实体描述信息不足的问题 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要短答案自动评分是智慧教学中的一个关键问题。目前自动评分不准确的主要原因是:(1)预先给定的参考答案不能覆盖多样化的学生答题情况;(2)不能准确刻画学生答案与参考答案匹配情况。针对上述问题,该文采用基于聚类与最大相似度方法选择代表性学生答案构建更完备的参考答案,尽可能覆盖学生不同的答题情况;在此基 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要医学知识图谱是智慧医疗应用的基石,可以为机器阅读理解医学文本、智能咨询、智能诊断提供知识基础。现有的医学知识图谱从规模化、规范化、体系性、形式化等方面还不足以满足智慧医疗应用的需求。此外,对复杂医学知识的精准描述更是构建医学知识图谱面临的重要挑战。针对上述问题,该文利用自然语言处理与文本挖掘技术 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要关系抽取作为信息抽取的一项关键技术,在知识库自动构建、问答系统等领域有着极为重要的意义,一直以来受到人们的关注。远程监督关系抽取技术通过外部知识库作为监督源,自动对语料库进行标注,能够大量节省人工标注成本,因而受到了研究者们的重视。该文针对远程监督关系抽取技术做了较为系统性的梳理,将已有方法分为 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要分布式词表示学习旨在用神经网络框架训练得到低维、压缩、稠密的词语表示向量。然而,这类基于神经网络的词表示模型有以下不足:(1)罕见词由于缺乏充分上下文训练数据,训练所得的罕见词向量表示不能充分地反映其在语料中的语义信息;(2)中心词语的反义词出现于上下文时,会使意义完全相反的词却赋予更近的空间向 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要会议场景下通过语音识别和机器翻译技术实现从演讲人语音到另外一种语言文字的翻译,对于跨语言信息交流具有重要意义,成为当前研究热点之一。该文针对由于会议行业属性带来的专业术语和行业用语的翻译问题,提出了一种融合外部词典知识的领域个性化方法。具体而言,首先采用联合占位符和拼接融合的编码策略,通过引入外 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要基于编码—解码(端到端)结构的机器翻译逐渐成为自然语言处理之机器翻译的主流方法,其翻译质量较高且流畅度较好,但依然存在词汇受限、上下文语义信息丢失严重等问题。该文首先进行语料预处理,给出一种Transformer-CRF算法来进行蒙古语词素和汉语分词的预处理方法。然后构建了基于Tensor2Te ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要实体关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分类问题,同时也被广泛应用于文本摘要、自动问答系统、知识图谱、搜索引擎和机器翻译中。由于中文句式和语法结构复杂,并且汉语有更多歧义,会影响中文实体关系分类的效果。该文提出了基于多特征自注意力的实体关系抽取方法,充分考虑词汇、句法、语义和位置特征,使用 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要在实体关系抽取任务中,通常采用远程监督(distantsupervision,DS)数据集,远程监督方法能通过大规模语料库自动标注数据来扩张数据集,但这无疑会使数据集充满大量的噪声。为此,该文将深度残差网络(deepresidualnetwork,ResNet)应用到关系提取的远程监督数据集上, ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要关系抽取是信息抽取领域一项十分具有挑战性的任务,用于将非结构化文本转化为结构化数据。近年来,卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型,被广泛应用于关系抽取的任务中,且取得了不错的效果。卷积网络和循环网络在该任务上各有优势,且存在一定的差异性。其中,卷积网络擅长局部特征提取,循环网络能够捕获序列整 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要机器阅读理解是当下自然语言处理的一个热门任务,其内容是:在给定文本的基础上,提出问题,机器要在给定文本中寻找并给出最终问题的答案。片段抽取式阅读理解是当前机器阅读理解研究的一个典型的方向,机器通过预测答案在文章中的起始和结束位置来定位答案。在此过程中,注意力机制起着不可或缺的作用。该文为了更好地 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要针对机器阅读理解中观点型问题的求解,提出一个端到端深度学习模型,使用Bi-GRU对文章和问题进行上下文语义编码,然后运用基于拼接、双线性、点乘和差集4种函数的注意力加上Query2Context和Context2Query两个方向注意力的融合算法获取文章和问题的综合语义信息,之后运用多层注意力转 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要基于编码器—解码器架构的序列到序列学习模型是近年来主流的生成式文摘方法。但是,传统的编码器尚不能有效地对长文档进行语义编码,并且只能学习线性链结构的信息,忽视了文档具有的层次结构。而文档的层次结构(字—句—文档)有助于自动文摘系统更加准确地判断文档内不同结构单元的语义信息和重要程度。为了使编码器 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要问句复述识别旨在识别两个自然问句是否语义一致。目前,基于表示学习和深度神经网络架构的复述识别技术已取得较好效果。但是,这类方法往往面临复杂度较高且训练难度较大的瓶颈。针对这一问题,该文提出一种快速的多卷积自交互匹配方法。该方法融合了多种句子特征和词义特征,并由此形成分布式表示。在此基础上,这一方 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要文本情感分析作为自然语言处理领域的一大分支,具有非常高的研究价值。该文提出了一种基于多通道卷积与双向GRU网络的情感分析模型。该模型首先使用多通道卷积神经网络对文本不同粒度的特征信息进行提取,提取后的特征信息经过融合送入双向GRU中,结合注意力机制获得文本的上下文情感特征,最后由分类器给出文本的 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要面向问答型评论的情感分类在情感分析领域是一项新颖且极具挑战性的研究任务。由于问答型评论情感分类标注数据非常匮乏,基于监督学习的情感分类方法的性能有一定限制。为了解决上述困境,该文提出了一种基于联合学习的问答情感分类方法。该方法通过大量自然标注普通评论辅助问答情感分类任务,将问答情感分类作为主任务 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要该文针对短语音(语段时长小于等于1s)和易混淆语音的语种识别进行研究。选取东方多语种识别竞赛数据集为实验数据集,对比了音素对数似然比特征、梅尔频率倒谱系数特征、深度瓶颈层特征(DBF)在短语音及易混淆语种识别中的性能,证明DBF在两种识别任务中均具有较好的性能。为提升识别准确率提出DBF-I-V ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要近年来,基于神经网络的分词模型在封闭领域文本上取得了很高的性能。然而,在领域移植场景下,即测试数据与训练数据的领域差异较大时,分词的性能会显著下降。该文尝试利用自动获取的弱标注数据来提升领域移植场景下的分词性能。首先,对目前性能最好的BiLSTM-CRF分词模型进行扩展,引入适用于弱标注数据的损 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要为了提高专业领域中文分词性能,以及弥补专业领域大规模标注语料难以获取的不足,该文提出基于深度学习以及迁移学习的领域自适应分词方法。首先,构建包含词典特征的基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BI-LSTM-CRF)分词模型,在通用领域分词语料上训练得到模型参数;接着,以建设工程法律领域文本作 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要中文分词任务是自然语言处理的一项基本任务。但基于统计的中文分词方法需要大规模的训练样本,且拥有较差的领域适应性。然而,法律文书涉及众多领域,对大量的语料进行标注需要耗费大量的人力、物力。针对该问题,该文提出了一种基于联合学习的跨领域中文分词方法,该方法通过联合学习将大量的源领域样本辅助目标领域的 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要目前,许多深度神经网络模型以双向长短时记忆网络结构处理中文分词任务,存在输入特征不够丰富、语义理解不全、计算速度慢的问题。针对以上问题,该文提出一种基于膨胀卷积神经网络模型的中文分词方法。通过加入汉字字根信息并用卷积神经网络提取特征来丰富输入特征;使用膨胀卷积神经网络模型并加入残差结构进行训练, ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要事件同指消解在自然语言理解中是一项复杂的任务,它需要在理解文本信息的基础上,发现其中的同指事件。事件同指消解在信息抽取、问答系统、阅读理解等自然语言任务中均有重要作用。该文提出了一个事件同指消解框架,包括事件抽取(ENS_NN)、真实性识别(ENS_NN)和事件同指消解(AGCNN)三个部分。事 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要HSK是一项国际汉语能力标准化考试。新HSK大纲中附表所列650个“默认词”多依据专家知识人工列举式的扩充。该文在《现代汉语词典》《现代汉语语法信息词典》等资源的基础上,利用知识工程的方法,迭代使用减字默认、组合默认等词汇等级类推规则,力争实现类推过程中隐性知识的显性化、分散知识的系统化,使得词 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要针对采用机器学习方法识别流式文档结构时语料库稀少、语料标注复杂的问题,该文在研究文档的逻辑结构和编辑语义特征的基础上,确立流式文档逻辑结构标注体系,并提出一种三段式的半自动文档逻辑结构标注方法:第一阶段通过机助人工实现文档元数据的分离式标注,第二阶段自动重建逻辑结构,第三阶段自动填充特征向量。实 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要该文提出一种基于注意力机制(attentionmechanism,ATT)、独立循环神经网络(independentlyrecurrentneuralnetwork,IndRNN)和卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)结合的维吾尔语名词指代消解模型(ATT ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要单篇文本的关键词提取可应用于网页检索、知识理解与文本分类等众多领域。该文提出一种融合图结构与节点关联的关键词提取方法,能够在脱离外部语料库的情况下发现单篇文本的关键词。首先,挖掘文本的频繁封闭项集并生成强关联规则集合;其次,取出强关联规则集合中的规则头与规则体作为节点,节点之间有边当且仅当彼此之 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与长短期记忆神经网络的中文事件检测模型ATT-BiLSTM,利用注意力机制来更好 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要事件抽取可以帮助人们从海量的文本中快速、准确地获取感兴趣的事件知识。然而,目前事件抽取的研究主要集中在从单一句子中抽取事件,由于事件构成的复杂性和语言表述的多样性,多数情况下多句才能完整地描述一个事件。因此,从篇章中抽取出完整的结构化事件信息,显得更有价值和意义。该文首先利用基于注意力机制的序列 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要得益于深度学习的发展和大规模图像标注数据集的出现,图像标题生成作为一种结合了计算机视觉和自然语言处理的综合任务得到了广泛关注。受到神经机器翻译任务的启发,前人将图像标题生成任务看作是一种特殊的翻译任务,即将一张图像视作源端的信息表述,通过编码解码过程,翻译为目标端的自然语言语句。因此,现有研究引 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要随着互联网的迅速发展,越来越多的用户评论出现在社交网站上。面对迅速增长的评论数据,如何为阅读评论的消费者提供准确、真实的高质量评论就显得尤为重要。评论质量检测旨在判断在线评论的质量,在传统的研究中,文本信息通常独立地被用于预测评论质量。但是在社交媒体上,每个文本之间不是独立的,而是可以通过发表文 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要针对传统的社交网络信息传播模型极少将用户属性和信息特征这两个因素纳入到信息传播模型研究中的不足,该文提出了一种基于用户自身属性的信息传播模型。首先该文抽取用户影响力、用户态度、用户年龄、信息能量、信息价值等特征并构建交互规则;其次,根据这些特征建立信息传播的数学模型,模拟社交网络舆情演化过程;最 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要目前,深度神经网络模型已经在文本情感分析领域取得了较好的效果,但是对于属性相关的细粒度的情感分析任务,现有研究方法的效果仍有待改进。该文提出了一种基于循环实体网络来进行细粒度情感分析的方法,在网络中嵌入预定义的评价属性类别信息,利用扩大的内部记忆链来抽取与每个属性类别相关的情感特征,并通过动态记 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要提出了一种自动化提取情感依存句法关系的分析方法。在待分析语句依存句法树的基础上,结合中文语法特点,定义了分枝、嫁接、剪枝和枝解四种基本操作,压缩依存树的特征空间的同时将语句转换成表征句法关系的子树集合,最后利用遗传算法求解最优情感子树集。针对第三届自然语言处理及中文计算会议(NLPCC2014) ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要自然语言的语义理解涉及多个层面的问题,包括以谓词为中心的基本命题义、命题义之外的概念义、逻辑补足义等。目前主流的浅层语义分析主要集中在对命题义的分析上,缺少对概念义和逻辑义的支持,难以辅助计算机对文本的深度理解与推理。该文借鉴论元结构理论、事件语义学等相关语言学理论,突破语义角色标注等浅层语义分 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要中文隐式篇章关系识别是一个具有挑战性的任务,其难点在于如何捕获论元的语义信息。该文提出了一个模拟人类双向阅读和重复阅读过程的三层注意力网络模型(TLAN)用于识别中文隐式篇章关系。首先,使用Self-Attention层对论元进行编码;然后,通过细粒度的InteractiveAttention层 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要基本篇章单元(ElementaryDiscourseUnits,EDU)识别对篇章分析工作意义重大,是构建篇章结构的基础。从篇章衔接性视角看,每个EDU都由要表达信息的起始点——主位和要传达的新信息——述位两部分构成。该文结合已有研究和汉语实际情况,给出了一个基于主述位理论的汉语基本篇章单元识别 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要事件作为文本信息的关键语义组件,对篇章的理解具有重要意义。由于事件具有自身包含信息丰富、表达方式多样,以及在文本中分布稀疏等特点,使得事件指代消解成为自然语言处理领域的一个难点任务。在以往的事件指代消解任务中,多借助人工提取词匹配和句法结构等信息,再基于这些抽取的特征进行消解,然而这些特征并不能 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要序列到序列(seq2seq)的框架可以应用到抽象语义表示(AMR)解析任务中,把AMR解析当作一个从源端句子到目标端AMR图的翻译任务。然而,以前的工作通常把源端句子表示为一个单词序列,忽略了句子内部潜藏的句法和语义角色信息。基于seq2seq框架,该文提出了一个直接而有效的融合句法和语义角色信 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要训练语料的标注成本是资源稀缺语言处理研究面临的一个重要问题,通过主动学习(activelearning)方法可以选择信息量大、无冗余的语料供人工标注,进而大大降低语料标注成本。该文基于CRF模型给出的标注置信度提出了四种主动学习方法,并通过实验确定了这四种主动学习方法的相关参数。实验显示:选择置 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要词干提取是维吾尔语自然语言处理中的基础性研究,其提取质量直接影响其他任务的性能。但目前维吾尔语词干提取研究存在过度切分、不切分和歧义切分等问题,这些问题导致词干提取质量不高,对后续任务的性能影响较大。因此该文提出了基于Bi-LSTM-CRF的维吾尔语词干提取模型,将字符作为最小切分单位,选取维吾 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要抽取式自动文摘研究抽取文档中最能代表文档核心内容的句子作为摘要,篇章主次关系分析则是从篇章结构方面分析出篇章的主要内容和次要内容,因此,篇章主次关系分析和抽取式自动文摘存在较大关联,篇章主次关系可指导摘要的抽取。该文提出了一种基于篇章主次关系的单文档抽取式摘要方法,该方法基于神经网络模型构建了一 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02摘要实体和事件抽取旨在从文本中识别出实体和事件信息并以结构化形式予以呈现。现有工作通常将实体抽取和事件抽取作为两个单独任务,忽略了这两个任务之间的紧密关系。实际上,事件和实体密切相关,实体往往在事件中充当参与者。该文提出了一种混合神经网络模型,同时对实体和事件进行抽取,挖掘两者之间的依赖关系。模型采 ...
中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
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