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事件表示方式及其语义表示模型研究 被引量:14
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作者 徐雷 潘珺 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2019年第6期159-167,共9页
[目的/意义]事件作为理解现实世界的基本语义单元,事件的语义表示对于事件数据的语义互操作以及基于事件的智能化应用具有重要意义。[方法/过程]通过收集整理国内外主要的事件表示方法和事件语义表示模型,从事件内涵的差异来源、事件的... [目的/意义]事件作为理解现实世界的基本语义单元,事件的语义表示对于事件数据的语义互操作以及基于事件的智能化应用具有重要意义。[方法/过程]通过收集整理国内外主要的事件表示方法和事件语义表示模型,从事件内涵的差异来源、事件的主要表达方式以及目前典型的事件语义表示模型几个方面,来对比分析事件语义表示的差异。[结果/结论]通过分析发现,目前的事件表达方式之间的差异至少会受到事件类型、呈现载体以及应用等方面的影响。同时,目前的事件语义表示模型的要素主要包含事件本身、事件的参与者、事件的时空特征、事件之间及事件和其他要素之间的关系,以及事件和其他要素的附属信息等几个维度,基于图像、音视频载体资源的事件表示模型并不常见。不同的事件语义表示模型具有不同的组织粒度,在不同的基于事件的应用中,统一的事件语义表示仍会存在一定的困难,但组成事件的基本要素基本一致。 展开更多
关键词 事件 本体 语义表示模型
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基于轻量化改进ERNIE-RCNN的中文新闻标题分类
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作者 李莉 张之欣 王小龙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期649-656,共8页
针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经... 针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经网络(recurrent convolutional neural networks,RCNN)的新闻标题分类方法。首先,借助MoE改进ERNIE技术进行文本编码,随后利用注意力RCNN在保留文本词序和特征的基础上进行分类。为提高分类能力,通过计算输入的融合上下文权重对RCNN进行改进。在计算MoE中各个专家权重的过程中,选择Gumbel_Softmax作为新型的门控函数以改进传统的Softmax函数,从而更好地控制平滑程度。根据实验结果,发现相较于传统的分类方法,本文研究提出的分类方法展现出显著优势,极大地减少了参数数量。在此基础上,F_(1)相较于传统模型提升了0.51%。经过消融实验的验证,该分类方法在分类任务上的可行性得到了证实。 展开更多
关键词 混合专家系统 知识增强语义表示模型 注意力机制 循环卷积神经网络 文本分类
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人大报告内容的文本分类 被引量:4
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作者 喻航 李红莲 吕学强 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第6期1772-1778,共7页
针对区级人大报告特定的几方面内容进行文本分类,可以让人大工作人员对不同工作内容进行快速分辨,是构建人大报告辅助生成系统的必要内容。为对不同内容分类,基于TF-IDF(词频-逆文档频率)与知识增强语义表示模型ERNIE(enhanced represen... 针对区级人大报告特定的几方面内容进行文本分类,可以让人大工作人员对不同工作内容进行快速分辨,是构建人大报告辅助生成系统的必要内容。为对不同内容分类,基于TF-IDF(词频-逆文档频率)与知识增强语义表示模型ERNIE(enhanced representation from knowledge integration)结合构建分类模型。ERNIE直接对语义知识单元进行建模,在此基础上加入TF-IDF提升模型性能。实验结果表明,该方法在分类的准确率和召回率上表现不错,使ERNIE模型收敛速度加快,通过该模型可以较好地对人大报告的文本进行分类。 展开更多
关键词 人大报告 文本分类 词频-逆文档频率 知识增强语义表示模型 速度
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