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结合对抗训练增强和联合损失微调的脚本事件预测方法被引量：1: 1; 作者刘玉婷丁鲲 +1 位作者刘茗王保卫《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第2期274-279,共6页; 脚本事件预测旨在根据脚本中的历史事件预测最有可能发生的后续事件,这需要有充足的事件样本并拥有学习到更多的上下文信息的能力.以往的方法主要关注局部信息,因而对事件的表征不充分.该文提出了一种基于预训练和微调的方法,通过对抗... 展开更多; 关键词脚本事件预测上下文信息对抗训练联合损失微调; 在线阅读下载PDF 职称材料

脚本事件预测:方法、评测与挑战被引量：2: 2; 作者刘玉婷刘茗 +3 位作者王保卫丁鲲刘姗姗刘浏《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1303-1311,共9页; 相较于问答等经典的自然语言处理任务,脚本事件预测并未受到广泛关注。脚本事件预测旨在通过给定的上下文事件对未来事件进行准确预测,进而为后续可能发生的事件作出相应部署。为此,其研究具有重要意义,需要进行归纳与总结。针对脚本事... 展开更多; 关键词自然语言处理脚本事件预测事件表征脚本建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合事件链与事理图谱的脚本事件预测模型被引量：3: 3; 作者孙盼王琪万怀宇《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期119-125,共7页; 现有脚本事件预测模型在事件表示时未充分考虑各个元素之间的相关性,且不能同时利用事件链和事理图谱中的信息进行事件预测。针对事件表示不全面和信息融合不充分的问题,提出一种结合事件链和事理图谱的脚本事件预测模型ECGNet。将每个... 展开更多; 关键词脚本事件预测事件表示事件链事理图谱注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于四元数门控图神经网络的脚本事件预测: 4; 作者车飞虎张大伟 +3 位作者邵朋朋杨国花刘通陶建华《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期138-143,共6页; 脚本事件预测需要考虑两类信息来源:事件间的关联与事件内的交互。针对于事件间的关联,采用门控图神经网络对其进行建模。而对于事件内的交互,采用四元数对事件进行表征,接着通过四元数的哈密顿乘积来捕捉事件4个组成部分之间的交互。... 展开更多; 关键词四元数门控图神经网络事件表示脚本事件预测注意力机制事理图谱图神经网络事件交互; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向脚本事件预测的稠密事件图嵌入: 5; 作者宁佐廷贾明颐 +1 位作者安莹段俊文《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期213-222,共10页; 脚本事件预测是指在给定现有上下文事件链的情况下预测后续事件.在现实世界中,不同事件的关系可以自然地表示为图结构,以事件为节点,以时间或因果关系为边.由于语料库规模有限和信息提取工具的能力不足,先前工作中自动构建的事件图会存... 展开更多; 关键词脚本事件预测稠密事件图图卷积网络事件抽取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合对抗训练增强和联合损失微调的脚本事件预测方法被引量：1: 1; 作者刘玉婷丁鲲刘茗王保卫; 机构国防科技大学第六十三研究所南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院国防科技大学大数据与决策实验室; 出处《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第2期274-279,共6页; 基金中国博士后科学基金项目(2021MD703983)资助国家自然科学基金面上项目(61972207)资助国家自然科学基金-通用联合基金重点项目(U1836208)资助。; 文摘脚本事件预测旨在根据脚本中的历史事件预测最有可能发生的后续事件,这需要有充足的事件样本并拥有学习到更多的上下文信息的能力.以往的方法主要关注局部信息,因而对事件的表征不充分.该文提出了一种基于预训练和微调的方法,通过对抗训练增强样本和联合损失微调来获得更全面的语义信息.首先利用MLM任务和FGM的方法,使模型利用少量信息完成信息间的交互并获取到更多的事件信息.为确保有相同输入的文本能够有一致分布的输出,在微调阶段进行R-Drop调优,进一步提高模型的性能.在广泛使用的《纽约时报》语料库上的实验结果表明,该文提出的方法提升了脚本事件预测的预测性能.; 关键词脚本事件预测上下文信息对抗训练联合损失微调; Keywords script event prediction context information adversarial training joint loss fine-tuning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名脚本事件预测:方法、评测与挑战被引量：2: 2; 作者刘玉婷刘茗王保卫丁鲲刘姗姗刘浏; 机构南京信息工程大学计算机学院软件学院网络空间安全学院国防科技大学第六十三研究所宿迁学院信息工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1303-1311,共9页; 基金中国博士后科学基金资助项目(2021MD703983) 江苏省高等学校自然科学研究面上项目(20KJB413003) +1 种基金国家自然科学基金—通用联合基金重点项目(U1836208)。; 文摘相较于问答等经典的自然语言处理任务,脚本事件预测并未受到广泛关注。脚本事件预测旨在通过给定的上下文事件对未来事件进行准确预测,进而为后续可能发生的事件作出相应部署。为此,其研究具有重要意义,需要进行归纳与总结。针对脚本事件预测任务,首先给出脚本事件预测的基本概念;然后,梳理分析了事件表征中论元构成和事件表示学习两个子任务,其中事件表示学习从嵌入编码和语义增强两个方面叙述;接着,又以脚本建模方法为主线,从事件对、事件链、事件图以及结合型建模四个角度对其进行总结;并且,对现有模型进行测试,分析各类模型效果;最后,总结当前研究存在的问题,并展望未来可能的研究方向。; 关键词自然语言处理脚本事件预测事件表征脚本建模; Keywords natural language processing script event prediction event characterization script modeling; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合事件链与事理图谱的脚本事件预测模型被引量：3: 3; 作者孙盼王琪万怀宇; 机构北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期119-125,共7页; 基金国家重点研发计划(2018YFC0830200)。; 文摘现有脚本事件预测模型在事件表示时未充分考虑各个元素之间的相关性,且不能同时利用事件链和事理图谱中的信息进行事件预测。针对事件表示不全面和信息融合不充分的问题,提出一种结合事件链和事理图谱的脚本事件预测模型ECGNet。将每个事件的各个元素构造成一个短句,使用Transformer编码器捕获元素之间的序列信息,从而获得更准确的事件表示。在此基础上,构建一个长程时序模块(LRTO)学习事件链中的时序信息,同时构建一个全局事件演化模块(GEEP)捕获隐藏在事理图谱中的演化模式,通过门控注意力机制动态融合时序信息和演化模式进行脚本事件预测。基于纽约时报和新浪新闻两个数据集的实验结果表明,ECGNet能够有效融合事件链和事理图谱的信息进行脚本事件预测,与PMI、Bigram、SAM-Net、SGNN等模型相比,其准确率较最优值取得了3%以上的提升。; 关键词脚本事件预测事件表示事件链事理图谱注意力机制; Keywords script event prediction event representation event chain event evolutionary graph attention mechanism; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于四元数门控图神经网络的脚本事件预测: 4; 作者车飞虎张大伟邵朋朋杨国花刘通陶建华; 机构中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院大学人工智能学院中国科学院脑科学与智能技术卓越中心; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期138-143,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61831022,61901473)。; 文摘脚本事件预测需要考虑两类信息来源:事件间的关联与事件内的交互。针对于事件间的关联,采用门控图神经网络对其进行建模。而对于事件内的交互,采用四元数对事件进行表征,接着通过四元数的哈密顿乘积来捕捉事件4个组成部分之间的交互。提出结合四元数和门控图神经网络来学习事件表示,它既考虑了外部事件图的交互作用,又考虑了事件内部的依赖关系。得到事件表示后,利用注意机制学习上下文事件表示和每个候选上下文表示的相对权值。然后通过权重计算上下文事件表示的和,再计算其与候选事件表示的欧氏距离。最后选择距离最小的候选事件作为正确的候选事件。在纽约时报语库上进行了实验,结果表明,通过多项选择叙事完形填空评价,本文的模型优于现有的基线模型。; 关键词四元数门控图神经网络事件表示脚本事件预测注意力机制事理图谱图神经网络事件交互; Keywords quaternion gated graph neural network event representation script event prediction attention mechanism event evolutionary graph graph convolution networks event interaction; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向脚本事件预测的稠密事件图嵌入: 5; 作者宁佐廷贾明颐安莹段俊文; 机构湖南警察学院网络侦查技术湖南省重点实验室中南大学计算机学院中南大学大数据研究院; 出处《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期213-222,共10页; 基金网络犯罪侦查湖南省普通高校重点实验室开放基金资助项目(2020WLFZZC004) 湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ40783)。; 文摘脚本事件预测是指在给定现有上下文事件链的情况下预测后续事件.在现实世界中,不同事件的关系可以自然地表示为图结构,以事件为节点,以时间或因果关系为边.由于语料库规模有限和信息提取工具的能力不足,先前工作中自动构建的事件图会存在稀疏性问题,并且无法集成来自高阶节点的信息以支持多步推理.为了解决这个问题,本文提出使用可学习的多维加权邻接矩阵的稠密事件图(DEG)来解决之前事件图存在的稀疏性问题并表征事件之间的关系强度.为了实现DEG的嵌入表示,本文同时提出了一个通用框架,该框架能够将高阶事件演化信息组合到事件表示中.在多选叙事完形填空(multiple choice narrative cloze,MCNC)和连贯多选叙事完形填空(coherent multiple choice narrative cloze,CMCNC)数据集上进行了实验,结果证明了此框架的有效性.; 关键词脚本事件预测稠密事件图图卷积网络事件抽取; Keywords script event prediction dense event graph graph convolutional networks event extraction; 分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合对抗训练增强和联合损失微调的脚本事件预测方法	刘玉婷丁鲲刘茗王保卫	《小型微型计算机系统》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	脚本事件预测:方法、评测与挑战	刘玉婷刘茗王保卫丁鲲刘姗姗刘浏	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	结合事件链与事理图谱的脚本事件预测模型	孙盼王琪万怀宇	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于四元数门控图神经网络的脚本事件预测	车飞虎张大伟邵朋朋杨国花刘通陶建华	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向脚本事件预测的稠密事件图嵌入	宁佐廷贾明颐安莹段俊文	《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料