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题名基于句法CYK图神经网络的知识增强文本分类
被引量：1
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作者
章巍
陈学奇
韩剑锋
虞小江
吴海燕
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机构
浙江浙能临海海上风力发电有限公司
杭州蓝城新能源科技有限公司
浙江财经大学信息技术与人工智能学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期11-17,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62306267)
浙江省自然科学基金资助项目(LY22F020027)。
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文摘
句子分类方法主要分为基于特征工程的机器学习方法、序列化模型和结构化模型,但基于特征工程的机器学习方法对词序不敏感易产生稀疏向量,序列化模型忽略了句子的短语、依存关系等句法结构信息,结构化模型如句法树、二叉树等的准确率受句法解析工具影响。针对上述问题,构建基于句法CYK(Cocke Younger Kasami)图神经网络(GNN)的知识增强文本分类模型S-CYK,对输入句子分别构建对应的短语树和CYK图以形成句法CYK图,并利用关系图注意力网络(RGAT)进行句子分类。在公共数据集AG’s News、DBpedia、ARP(Amazon Review Polarity)和ARF(Amazon Review Full)上的实验结果表明,与现有先进模型半监督变分自编码器(SSVAE)、对抗性微调BERT(AFTB)、基于GloVe的ABLSTM(GloVe+ABLSTM)和融合FastText的CNN(CNN with FastText)相比,S-CYK模型在4个数据集的准确率提升了0.04%~1.21%。S-CYK使用句法CYK图结构进行知识增强,能有效增强聚合句子信息的能力。
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关键词
句法知识
cyk算法
知识增强
图神经网络
文本分类
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Keywords
syntactic knowledge
cyk(cocke younger kasami)algorithm
knowledge enhancement
Graph Neural Network(GNN)
text classification
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名利用QoS相关性求解任意粒度服务流程
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作者
熊小兵
杨荣
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机构
湖北科技学院计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第7期1565-1568,共4页
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基金
湖北科技学院博士科研启动基金项目(BK1521)资助
2016湖北省技术创新专项(软科学研究)(2016ADC032)资助
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文摘
对一些复杂应用,有时需要从大量候选Web服务中选出符合需求的原子服务,并组合成增值的服务。在过去的几年时间内,涌现出了很多关于服务组合的研究.然而,所有这些研究,几乎都没有涉及到服务QoS的相关性,但在现实生活中服务之间的QoS相互关联非常普遍,正如商品的捆绑销售,捆在一起的商品可能在价格属性上非常优惠,有时可能赠送.在此研究背景下,本文首先提出了服务筛检准则;接着借鉴CKY(Cocke-Kasami-Younger)算法,本文介绍了服务流程片段的存储和处理过程;最后,本文通过effectiveness和efficiency评估实验,验证了本文提出的SC_CKY方法的可靠性和高效性.
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关键词
服务组合
QOS
QoS相关性
CKY算法
服务流程片段
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Keywords
service composition
quality of service
QoS correlations
cocke-kasami-younger algorithm
service process fragments
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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