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基于交叉多头注意力的查询式文本摘要生成
1
作者
何东欢
李旸
王素格
《中文信息学报》
北大核心
2025年第7期138-147,共10页
生成是一项根据给定文档和查询,生成与查询相关摘要的任务。该文将查询式摘要生成任务转换为阅读理解任务,将文档与查询进行交互,建立了基于交叉多头注意力的Transformer架构的多源指针生成式摘要新模型。该模型通过BERT预训练模型,建...
生成是一项根据给定文档和查询,生成与查询相关摘要的任务。该文将查询式摘要生成任务转换为阅读理解任务,将文档与查询进行交互,建立了基于交叉多头注意力的Transformer架构的多源指针生成式摘要新模型。该模型通过BERT预训练模型,建立文档、查询和摘要的嵌入表示,再在Transformer架构中,通过交叉的多头注意力机制,建立查询与文档的交互深层语义表示。在此基础上,使用多源指针生成网络,使生成的摘要与文档和查询内容具有语义一致性和表达连贯性。最后,在查询式文本摘要生成数据集Debatepedia和Querysum-data上,与已有方法进行对比实验,实验结果验证了该文摘要生成模型CMAT-PG的有效性。
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关键词
查询式文本摘要生成
机器阅读理解
交叉
多头
注意力
机制
多源
指针
生成
网络
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职称材料
基于改进指针网络的卫星对地观测任务规划方法
被引量：
5
2
作者
马一凡
赵凡宇
+1 位作者
王鑫
金仲和
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期395-401,共7页
针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习(DRL)方法对卫星观测任务规划问题进行求解.综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进...
针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习(DRL)方法对卫星观测任务规划问题进行求解.综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进行建模.基于指针网络(PN)的运行机制建立序列决策算法模型,使用Mask向量来考虑卫星观测任务规划问题中的各类约束,并通过Actor Critic强化学习算法对模型进行训练,以获得最大的收益率.借鉴多头注意力(MHA)机制的思想对PN进行改进,提出多头注意力指针网络(MHA-PN)算法.根据实验结果可以看出,MHA-PN算法显著提高了模型的训练速度和泛化性能,训练好的MHA-PN算法模型可以直接对输入序列进行端到端的推理,避免传统启发式算法迭代求解的过程,具有较高的求解效率.
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关键词
卫星观测任务规划
组合优化问题
深度强化学习
指针
网络
(PN)
Actor
Critic
多头
注意力
指针
网络
(
mha-pn
)
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职称材料
题名
基于交叉多头注意力的查询式文本摘要生成
1
作者
何东欢
李旸
王素格
机构
山西大学计算机与信息技术学院
山西财经大学金融学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第7期138-147,共10页
基金
国家自然科学基金(62376143,62076158,62106130)
山西省自然科学基金(20210302124084)。
文摘
生成是一项根据给定文档和查询,生成与查询相关摘要的任务。该文将查询式摘要生成任务转换为阅读理解任务,将文档与查询进行交互,建立了基于交叉多头注意力的Transformer架构的多源指针生成式摘要新模型。该模型通过BERT预训练模型,建立文档、查询和摘要的嵌入表示,再在Transformer架构中,通过交叉的多头注意力机制,建立查询与文档的交互深层语义表示。在此基础上,使用多源指针生成网络,使生成的摘要与文档和查询内容具有语义一致性和表达连贯性。最后,在查询式文本摘要生成数据集Debatepedia和Querysum-data上,与已有方法进行对比实验,实验结果验证了该文摘要生成模型CMAT-PG的有效性。
关键词
查询式文本摘要生成
机器阅读理解
交叉
多头
注意力
机制
多源
指针
生成
网络
Keywords
query focused summarization generation
machine reading comprehension
cross multi-head attention mechanism
multi-source pointer-generator network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进指针网络的卫星对地观测任务规划方法
被引量：
5
2
作者
马一凡
赵凡宇
王鑫
金仲和
机构
浙江大学微小卫星研究中心
浙江省微纳卫星研究重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期395-401,共7页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(61525403)。
文摘
针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习(DRL)方法对卫星观测任务规划问题进行求解.综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进行建模.基于指针网络(PN)的运行机制建立序列决策算法模型,使用Mask向量来考虑卫星观测任务规划问题中的各类约束,并通过Actor Critic强化学习算法对模型进行训练,以获得最大的收益率.借鉴多头注意力(MHA)机制的思想对PN进行改进,提出多头注意力指针网络(MHA-PN)算法.根据实验结果可以看出,MHA-PN算法显著提高了模型的训练速度和泛化性能,训练好的MHA-PN算法模型可以直接对输入序列进行端到端的推理,避免传统启发式算法迭代求解的过程,具有较高的求解效率.
关键词
卫星观测任务规划
组合优化问题
深度强化学习
指针
网络
(PN)
Actor
Critic
多头
注意力
指针
网络
(
mha-pn
)
Keywords
satellite observation task planning
combinatorial optimization problem
deep reinforcement learning
pointer networks(PN)
Actor Critic
multi-head attention pointer networks(
mha-pn
)
分类号
V474 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于交叉多头注意力的查询式文本摘要生成
何东欢
李旸
王素格
《中文信息学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进指针网络的卫星对地观测任务规划方法
马一凡
赵凡宇
王鑫
金仲和
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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职称材料
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