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题名基于多任务学习的古诗和对联自动生成
被引量：5
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作者
卫万成
黄文明
王晶
邓珍荣
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机构
桂林电子科技大学计算机科学与技术学院
广西高校云计算与复杂系统重点实验室
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第11期115-124,共10页
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基金
广西高校云计算与复杂系统重点实验室资助项目(yf17106)
广西自然科学基金(2018GXNSFAA138132)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2018YJCX55)
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文摘
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用于古诗的解码输出,另一个LSTM用于对联的解码输出。在中国的传统文学中,古诗和对联具有很多的相似特征,多任务学习模型通过编码器参数共享,解码器参数不共享,让模型底层编码部分兼容古诗和对联特征,解码部分保留各自特征,增强模型泛化能力,表现效果大大优于单任务模型。同时,该文在模型中创新性地引入关键词信息,让生成的古诗及对联表达内容与用户意图一致。最后,该文采用自动评估和人工评估两种方式验证了方法的有效性。
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关键词
LSTM
多任务学习
注意力机制
古诗对联生成
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Keywords
LSTM
multi-task learning
attention mechanism
classical poetry and couplet generation
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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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