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1.
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自动文摘模型,其在计算每一个词的隐层表示时,通常仅考虑该词之前(或之后)的一些词,无法获取全局信息,从而进行全局优化.针对这个问题,在编码器端引入全局自匹配机制进行全局优化,并利用全局门控单元抽取出文本的核心内容.全局自匹配机制根据文本中每个单词语义和文本整体语义的匹配程度,动态地从整篇文本中为文中每一个词收集与该词相关的信息,并进一步将该词及其匹配的信息有效编码到最终的隐层表示中,以获得包含全局信息的隐层表示.同时,考虑到为每一个词融入全局信息可能会造成冗余,引入了全局门控单元,根据自匹配层获得的全局信息对流入解码端的信息流进行过滤,筛选出原文本的核心内容.实验结果显示,与目前主流的生成式文摘方法相比,该方法在Rouge评价上有显著提高,这表明所提出的模型能有效融合全局信息,挖掘出原文本的核心内容. 相似文献
2.
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。为了使编码器能够获取文档的层次结构信息,该文根据文档的层次结构对文档进行编码: 首先构建字级语义表示,然后由字级语义表示构建句级语义表示。另外,该文还提出了一种语义融合单元来对输入文档不同层次的语义信息进行融合,作为最终的文档表示提供给编码器生成摘要。实验结果表明,在加入该文提出的层次文档阅读器与语义融合单元后,系统性能在 ROUGE 评价指标上有显著提高。 相似文献
3.
4.
学生是学习的主体,在教学中要充分体现学生的自主作用。通过分析ASP.NET教学中存在的主要问题及闯关式教学的优势,对ASP.NET课程教学方法进行了探索改革,将闯关式教学模式应用到ASP.NET课程教学过程中,通过设置由易到难的五级关卡激发学生去挑战的策略来实施教学。教学实践表明,该教学模式激发了学生学习的动力,使学生学习更具有目标性,增强了学生在闯关过程中体验到学习成功的乐趣。 相似文献
5.
器件降额设计是电路可靠性设计中的一种常用方法。通过降额设计可以达到降低器件基本失效率、提高产品使用可靠性的目的。传统的降额设计存在计算量大、耗时长、是一种静态分析方法、无法估计器件瞬态应力的缺点,基于Smoke仿真分析的降额设计可以准确分析电路中各个器件的瞬态电应力和器件结温。并直接输出所有器件的应力分析和降额情况,从而大大提高了降额设计的准确性和效率。本文采用OrCAD公司PSpice软件中的Smoke高级分析模块,对飞机刹车控制电路的V/I转换模块进行了降额设计仿真,验证了该方案的可行性,从而为电路的降额设计提供了一种新的手段,说明在Smoke分析基础上进行降额设计的研究具有重要的实用意义。 相似文献
6.
7.
Semantic Role Labeling of Chinese Nominal Predicates with Dependency-Driven Constituent Parse Tree Structure 下载免费PDF全文
This paper explores a tree kernel based method for semantic role labeling (SRL) of Chinese nominal predicates via a convolution tree kernel. In particular, a new parse tree representation structure, called dependency-driven constituent parse tree (D-CPT), is proposed to combine the advantages of both constituent and dependence parse trees. This is achieved by directly representing various kinds of dependency relations in a CPT-style structure, which employs dependency relation types instead of phrase labels in CPT (Constituent Parse Tree). In this way, D-CPT not only keeps the dependency relationship information in the dependency parse tree (DPT) structure but also retains the basic hierarchical structure of CPT style. Moreover, several schemes are designed to extract various kinds of necessary information, such as the shortest path between the nominal predicate and the argument candidate, the support verb of the nominal predicate and the head argument modified by the argument candidate, from D-CPT. This largely reduces the noisy information inherent in D-CPT. Finally, a convolution tree kernel is employed to compute the similarity between two parse trees. Besides, we also implement a feature-based method based on D-CPT. Evaluation on Chinese NomBank corpus shows that our tree kernel based method on D-CPT performs significantly better than other tree kernel-based ones and achieves comparable performance with the state-of-the-art feature-based ones. This indicates the effectiveness of the novel D-CPT structure in representing various kinds of dependency relations in a CPT-style structure and our tree kernel based method in exploring the novel D-CPT structure. This also illustrates that the kernel-based methods are competitive and they are complementary with the feature- based methods on SRL. 相似文献
8.
9.
带有时间标志的演化式摘要是近年来提出的自然语言处理任务,其本质是多文档自动文摘,它的研究对象是互联网上连续报道的热点新闻文档。针对互联网新闻事件报道的动态演化、动态关联和信息重复等特点,该文提出了一种基于局部—全局主题关系的演化式摘要方法,该方法将新闻事件划分为多个不同的子主题,在考虑时间演化的基础上同时考虑子主题之间的主题演化,最后将新闻标题作为摘要输出。实验结果表明,该方法是有效的,并且在以新闻标题作为输入输出时,和当前主流的多文档摘要和演化摘要方法相比,在Rouge评价指标上有显著提高。 相似文献
10.