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题名基于关系感知注意力的信息检索SQL生成器
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作者
王孝红
杨帅强
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机构
四川传媒学院图书馆
四川传媒学院信息中心
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出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第3期511-519,共9页
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基金
四川省科技计划资助(2023YFG0027)。
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文摘
结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)生成器对于非专业人员检索信息至关重要,模型学习模式链接和模式编码等关系结构是自然语言转换为SQL,即Text-to-SQL任务的关键步骤。不同的关系结构通常利用不同结构的模型进行学习,难以兼容现有固定结构的大型预训练模型。现有方法往往忽视问题依赖结构关系和问题共引用关系对模型的影响,很难同时利用不同的关系结构。为了解决上述问题,提出基于关系感知注意力(Relation-Aware Attention,RAA)的信息检索SQL生成器,使用RAA机制学习模式链接和模式编码等关系结构,引入问题依赖结构关系和问题共引用关系使模型更具泛化性,利用关系副本方法处理关系与输入标记之间的粒度。RAA能够在利用预训练权重的情况下向模型引入新的关系权重。在3个包含单回合和多回合场景的Text-to-SQL数据集上进行了大量实验,结果表明RAA在不同数据集上均表现出最佳性能。
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关键词
结构化查询语言生成器
信息检索
Text-to-SQL
预训练模型
关系感知注意力
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Keywords
SQL generator
information retrieval
Text-to-SQL
pre-trained model
RAA
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐
被引量：8
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作者
任豪
刘柏嵩
孙金杨
董倩
钱江波
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期112-124,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(62271274)
浙江省自然科学基金项目(LZ20F020001)
+1 种基金
宁波市2025重大专项科研项目(20211ZDYF020036)
宁波市自然科学基金项目(2021J091)。
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文摘
跨域序列推荐旨在从给定的某用户在不同领域中的历史交互序列中挖掘其偏好,预测其在多个领域中最可能与之交互的下一个项目,以缓解数据稀疏对用户意图捕捉和预测的影响.受协同过滤思想启发,提出一种基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐(timeandrelation-awaregraph collaborative filtering for cross-domain sequential recommendation,TRaGCF)算法,充分挖掘用户高阶行为模式同时利用跨域用户行为模式双向迁移,解决序列推荐中的数据稀疏问题.首先,为获得用户行为序列中项目间复杂的时序依赖关系,提出时间感知图注意力(time-aware graph attention,Ta-GAT)学习项目的域间序列级表示;其次,通过域内用户-项目交互二部图挖掘用户的行为偏好,提出关系感知图注意力(relation-aware graph attention,Ra-GAT)学习项目协同表示和用户协同偏好表示,为用户偏好特征的跨域迁移提供基础;最后为同步提高2个领域中的推荐效果,提出用户偏好特征双向迁移模块(user preference feature bi-directional transfer module,PBT),实现迁移用户域间共有偏好,保留用户域内特有偏好.在Amazon Movie-Book和Food-Kitchen数据集上验证了算法的正确性和有效性.实验结果表明,在跨域序列推荐场景下考虑项目间深层复杂的关联关系对挖掘用户意图十分必要;实验还验证了在跨域迁移用户偏好过程中保留域内用户特有偏好对全面用户画像的重要性.
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关键词
跨域序列推荐
图协同过滤
时间感知图注意力机制
关系感知注意力机制
数据稀疏
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Keywords
cross-domain sequential recommendation
graph collaborative filter
time-aware graph attention mechanism
relation-aware graph attention mechanism
data sparsity
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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