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题名基于词性对齐与依存关系的中文排比句生成方法
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作者
钟茂生
刘蕾
吴如萍
甘家其
周新宇
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机构
江西师范大学计算机信息工程学院
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出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第2期131-142,共12页
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基金
国家自然科学基金(32460214,62366022)。
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文摘
排比句是一种常用的修辞手法,其使用具有增强气势、强调突出、层次清晰的效果。排比句生成对于文本生成具有重要意义,能够丰富文本生成的风格和形式,提升教育、广告和文学创作的质量,但目前暂无生成模型和公开的排比句语料库。为此,该文在收集和构建排比句数据集的基础上,结合排比句具有的语言学特征,提出了一种基于词性对齐与依存关系的中文排比句生成模型,称为CPG-PosDep。模型从语言学出发,首先用设定的分词、句内词序和句间位置三种特殊符号及随机采样策略对排比句进行全局标识,并结合改进的Transformer注意力机制学习排比句的词性对齐特征,然后使用BERT和注意模块将给定分句的依存关系信息融入模型中,融合生成排比句。在排比句数据集上的实验表明,模型能够生成与给定分句在对应位置词性一致、依存关系相同的通顺分句,相比使用现有对联或诗歌生成模型生成的排比句,该文所提模型生成的排比句质量更具优势。
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关键词
中文排比句生成
词性对齐
随机采样策略
依存关系
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Keywords
Chinese parallelism generation
part-of-speech alignment
random sampling strategy
dependency relation
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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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题名改进模拟退火算法的低碳车辆路径规划
被引量：1
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作者
邓嘉鑫
唐宏伟
何厚为
刘书剑
周纯清
李佳乐
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机构
邵阳学院湖南省特种装备电能变换与控制工程技术研究中心
邵阳学院多电源地区电网运行与控制湖南省重点实验室
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出处
《农业装备与车辆工程》
2024年第9期46-52,共7页
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基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(202210547018)
湖南省自然科学基金(2022JJ50205)。
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文摘
在城市垃圾量急剧增加的背景下,为解决清运车辆过度使用导致碳排放持续增加问题,提出一种垃圾清运车辆低碳路径优化方法。在考虑车辆容量限制和时间窗约束的情况下,综合多个清运过程影响因素优化目标函数,建立以路径最优、成本极小化为目标的数学模型。设计了改进模拟退火算法求解模型,改进策略包括使用K-means聚类算法协助模拟退火算法,加入2-shift法、2-symmetry法和2-insert法,使算法在全局搜索和局部搜索达到平衡,在邻域搜索上引入随机均匀采样策略,避免因穷举带来的时间复杂度过高问题。多个经典算例的仿真实验结果表明,改进模拟退火算法对优化车辆低碳路径规划模型具有较好的收敛速度和鲁棒性。
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关键词
车辆低碳路径优化
改进模拟退火算法
K-MEANS聚类算法
随机均匀采样策略
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Keywords
vehicle low-carbon path optimization
improved simulated annealing algorithm
K-means clustering algorithm
random uniform sampling strategy
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U469.79
[机械工程—车辆工程]
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