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近年来,图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的研究方向.图像常被用于增强句子的语义理解与表示.然而也有研究人员对图像信息用于句子语义理解的必要性提出质疑,原因是文本本身就能够提供强有力的先验知识,帮助模型取得非常好的效果;甚至在不使用图像的条件下就能得出正确的答案.因此研究图像文本建模需要首先回答一个问题:图像是否有助于句子语义的理解与表示?为此,本文选择一个典型的不包含图像的自然语言语义理解任务:自然语言推理,并将图像信息引入到该任务中用于验证图像信息的有效性.由于自然语言推理任务是一个单一的自然语言任务,在数据标注过程中没有考虑图像信息,因此选择该任务能够更客观地分析出图像信息对句子语义理解与表示的影响.具体而言,本文提出一种通用的即插即用框架(general plug and play framework)用于图像信息的整合.基于该框架,本文选择目前最先进的五个自然语言推理模型,对比分析这些模型在使用图像信息前后的表现,以及使用不同图像处理模型与不同图像设置时的表现.最后,本文在一个大规模公开数据集上进行了大量实验,实验结果证实图像作为额外知识,确实有助于句子语义的理解与表示.此外,还证实了不同的图像处理模型和使用方法对整个模型的表现也会造成不同的影响. 相似文献
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基于不变量的程序修复进化扩展模型* 总被引:1,自引:1,他引:0
为了有效解决程序修复进化中搜索空间过大和正常功能牺牲的问题,提出了一种基于不变量约束的扩展的程序修复进化模型(extended repair evolutionary model,EREM),利用程序不变量约束对搜索空间进行划分和约简以降低消耗,通过使用表达程序正常功能的正测试用例学习的不变量约束(称为正不变量约束)来保证程序不牺牲正常的功能,在适应度函数的设计上考虑测试用例通过数的同时也考虑了正不变量约束的保持数,对于破坏正不变量约束的个体适应度给予一定的惩罚值。最后通过实验对模型进行了验证,结果表明了 相似文献
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“国庆直播”活动对于受众的意义影响深远,从传播学的角度来说已经超越了一般的电视节目直播,而是通过这一“视觉盛宴”将所有受众关注和瞩目的庆典活动运用仪式观的方式呈现,凭借电视媒介制造出一种大众空间。因此,本文运用传播学理论对于“国庆直播”进行深层次的解读具有一定的现实意义。 相似文献
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软件脆弱性对网络与信息安全产生了极大的威胁,而脆弱性的根源在于软件源代码。因为现有的传统静态检测工具和基于深度学习的检测方法没有完整地表示代码特征,并且简单地使用词嵌入方法转换代码表示,所以检测结果准确率低,误报率高或漏报率高。因此,提出了一种基于混合代码表示的源代码脆弱性检测方法来解决代码表示不完整的问题,并提升检测性能。首先将源代码编译为中间表示(IR),并提取程序依赖图;然后基于数据流和控制流分析进行程序切片来得到结构化的特征,同时使用doc2vec嵌入节点语句得到非结构化的特征;接着使用图神经网络(GNN)对混合特征进行学习;最后使用训练好的GNN进行预测和分类。为了验证所提方法的有效性,在软件保证参考数据集(SARD)和真实世界数据集上进行了实验评估,检测结果的F1值分别达到了95.3%和89.6%。实验结果表明,所提方法有较好的脆弱性检测能力。 相似文献
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