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基于图卷积网络的掩码数据增强
1
作者
胡新荣
陈静雪
+5 位作者
黄子键
王帮超
姚迅
刘军平
朱强
杨捷
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期3335-3344,共10页
针对多项选择问答(MCQA)领域中原始数据信息不准确、样本质量低以及模型泛化能力差等问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)的掩码数据增强模型GMDA(Graph convolution network-based MASK Data Augmentation)。该模型以GCN作为基础框架,首...
针对多项选择问答(MCQA)领域中原始数据信息不准确、样本质量低以及模型泛化能力差等问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)的掩码数据增强模型GMDA(Graph convolution network-based MASK Data Augmentation)。该模型以GCN作为基础框架,首先将文章中的单词抽象为图节点,并利用问题-候选答案(QA)对节点进行连接,建立与相关的文章节点之间的联系;其次,计算节点之间的相似性,并应用掩码技术对图中的节点进行掩盖,从而生成增强样本;再次,利用GCN对增强样本进行特征扩充,以提升模型的信息表达能力;最后,引入打分器对原始样本和增强样本进行评分,并结合课程学习策略提高答案预测的准确性。综合评估实验结果表明:与RACE-M、RACE-H数据集上的最优基线模型EAM相比,所提模型GMDA的准确率分别平均提高了0.8、0.4个百分点,而与DREAM数据集上的最优基线模型STM(SelfTraining Method)相比,GMDA模型的准确率平均提高了1.4个百分点。此外,对比实验的结果也验证了GMDA模型在MCQA任务中的有效性,可为数据增强技术在该领域的进一步研究和应用提供帮助。
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关键词
多项选择问答
数据增强
图卷积网络
打分器
课程学习
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职称材料
题名
基于图卷积网络的掩码数据增强
1
作者
胡新荣
陈静雪
黄子键
王帮超
姚迅
刘军平
朱强
杨捷
机构
武汉纺织大学计算机与人工智能学院
伍伦贡大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期3335-3344,共10页
基金
CCF-智谱AI大模型创新基金项目(CCF-Zhipu202312)。
文摘
针对多项选择问答(MCQA)领域中原始数据信息不准确、样本质量低以及模型泛化能力差等问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)的掩码数据增强模型GMDA(Graph convolution network-based MASK Data Augmentation)。该模型以GCN作为基础框架,首先将文章中的单词抽象为图节点,并利用问题-候选答案(QA)对节点进行连接,建立与相关的文章节点之间的联系;其次,计算节点之间的相似性,并应用掩码技术对图中的节点进行掩盖,从而生成增强样本;再次,利用GCN对增强样本进行特征扩充,以提升模型的信息表达能力;最后,引入打分器对原始样本和增强样本进行评分,并结合课程学习策略提高答案预测的准确性。综合评估实验结果表明:与RACE-M、RACE-H数据集上的最优基线模型EAM相比,所提模型GMDA的准确率分别平均提高了0.8、0.4个百分点,而与DREAM数据集上的最优基线模型STM(SelfTraining Method)相比,GMDA模型的准确率平均提高了1.4个百分点。此外,对比实验的结果也验证了GMDA模型在MCQA任务中的有效性,可为数据增强技术在该领域的进一步研究和应用提供帮助。
关键词
多项选择问答
数据增强
图卷积网络
打分器
课程学习
Keywords
multiple-choice
question
answering
(
mcqa
)
data augmentation
Graph Convolutional Network(GCN)
scorer
curriculum learning
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图卷积网络的掩码数据增强
胡新荣
陈静雪
黄子键
王帮超
姚迅
刘军平
朱强
杨捷
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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