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抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)解析任务是从给定的文本中抽象出句子的语义特征,成分句法分析(Constituency Parsing)任务则探寻句子中的层次逻辑结构。由于AMR解析和成分句法分析之间存在着很强的互补性,抽象语义需要把握文本的句法结构,而句法分析可以通过理解句子中的语义信息来避免歧义,因此该文提出了一种联合训练方法用于捕获两个任务之间的内部联系从而提升各自任务的性能。此外,为了解决两个任务由于数据量过少造成的数据依赖问题,该文利用外部语料获得大规模自动标注 AMR 图以及自动标注句法树,并基于上述联合学习方法,采用预训练+微调的半监督学习方法进行训练。实验结果表明,该方法可以有效提高模型的性能,其中AMR解析任务在AMR 2.0上提升了8.73个F1值,句法分析在PTB上获得了6.36个F1值的提升。 相似文献
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针对吉木萨尔页岩储层衰竭式开发采收率低,传统提高采收率措施难以有效增产的问题,提出了CO2吞吐提高采收率的方法。运用数值模拟方法,建立了工区储层油藏数值模拟模型,依据水平段长度及油层厚度优选了适用于CO2吞吐的试验井,明确了基质增能对于CO2吞吐的决定性作用,并对CO2吞吐的工作制度进行了优化。最终将优化方案应用于现场试验,结果表明:试验井间存在裂缝窜扰,导致CO2吞吐注入阶段气窜严重,CO2未充分进入基质置换原油,整体开发效果较差。研究内容对页岩油藏注CO2吞吐提高采收率具有参考意义,可为调整CO2吞吐开发方案提供借鉴。 相似文献
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