自然语言处理

作品数：5107被引量：19966H指数：54
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基于MEGA网络和分层预测的标点恢复方法
《计算机工程》2024年第12期396-406,共11页张文博 黄浩 吴迪 唐敏杰 
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0107902)。
标点恢复又称标点预测,是指对一段没有标点的文本添加合适的标点,以提高文本的可读性,是一项经典的自然语言处理任务。随着预训练模型的发展和标点恢复研究的深入,标点恢复任务的性能在不断提升。然而,基于Transformer结构的预训练模型...
关键词：标点恢复 自然语言处理 预训练模型 Transformer结构 分层预测 
基于多头注意力机制融合常识知识的共情对话生成被引量：1
《计算机工程》2024年第6期94-101,共8页程腾腾 姚春龙 于晓强 李旭 王庆丰 
辽宁省教育厅青年科技人才"育苗"项目(J2020113);辽宁省教育厅基本科研项目(LJKZ0537)。
当前对话生成技术已取得显著进展,然而为了更好地满足人类交流的需求,研究人员开始将共情引入对话生成领域。共情作为人际交流的重要组成部分,有助于更好地理解他人的情感和感受。通过引入常识知识来加强对用户情感和处境的理解,然而目...
关键词：自然语言处理 共情对话生成 同理心 注意力机制 常识知识 
文本视觉问答综述
《计算机工程》2024年第2期1-14,共14页朱贵德 黄海 
国家自然科学基金面上项目(62272416)。
传统视觉问答(VQA)大多只关注图像中的视觉对象信息,忽略了对图像中文本信息的关注。文本视觉问答(TextVQA)除了视觉信息外还关注了图像中的文本信息,能够更加准确并高效地回答问题。近年来,TextVQA已经成为多模态领域的研究热点,在自...
关键词：文本视觉问答 文本信息 自然语言处理 计算机视觉 多模态融合 
基于双重多视角表示的目标级隐性情感分类
《计算机工程》2024年第1期79-90,共12页崔蒙蒙 刘井平 阮彤 宋雨秋 杜渂 
国家重点研发计划(2021YFC2701800,2021YFC2701801);上海市促进产业高质量发展专项资金(2021-GZL-RGZN-01018)。
目标级隐性情感分类是自然语言处理中一项重要的情感分析任务。目前多数研究主要侧重于对上下文感知的目标进行建模,且建模信息源较为单一,难以充分捕获到目标词在文本中的隐性情感。针对该问题,提出基于双重多视角表示学习的目标级隐...
关键词：目标级隐性情感分类 自然语言处理 情感分析 双重多视角 表示学习 
基于动态卷积与残差门控的多模态情感识别被引量：1
《计算机工程》2023年第7期94-101,共8页郭艳霞 金勇 唐宏 彭金枝 
长江学者和创新团队发展计划(IRT_16R72)。
为了防止一段话语中含有情感色彩的重要信息被无关信息淹没并实现多模态信息交互,通过挖掘高级局部特征以及设计有效的交互融合策略,提出一种基于动态卷积与残差门控的多模态情感识别模型。提取文本、音频和图像中的低级特征、高级局部...
关键词：自然语言处理 信息交互 多模态情感识别 动态卷积 门控机制 
基于改进PCFG算法的口令猜测方法
《计算机工程》2023年第5期38-47,共10页李静雯 赵奎 
国家自然科学基金(U19A2068,61872254)。
近年来口令泄露事件频出,有效的口令猜测方法是保障口令安全的重要手段,其中基于概率上下文无关文法(PCFG)的口令猜测方法效果尤为显著,然而仍存在无法生成新的口令字符子段、对生成口令的概率估计不准确等问题。以基于PCFG的口令猜测...
关键词：口令猜测攻击 自然语言处理 概率上下文无关文法 深度学习 口令安全 
基于舆情新闻的中文关键词抽取综述被引量：8
《计算机工程》2023年第3期1-17,共17页杨文忠 丁甜甜 康鹏 卜文秀 
国家自然科学基金(U1603115,62262065);国家重点研发计划子课题(2017YFC0820702-3);新疆维吾尔自治区重点科技专项(2020A02001-1);四川省区域创新合作项目(2020YFQ0018);新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01C080)。
基于舆情事件的关键词抽取算法作为舆情监测的基础技术之一,其目的是在不同的舆情事件中抽取出人们关注的核心词汇,从而快速了解新闻内容。随着深度学习的发展,传统的无监督关键词抽取技术和有监督算法中的分类模型已经逐渐被基于深度...
关键词：舆情监测 关键词抽取 核心词汇 深度学习 自然语言处理 
基于矫正理解的中文文本对抗样本生成方法被引量：2
《计算机工程》2023年第2期37-45,共9页王春东 孙嘉琪 杨文军 
国家自然科学基金联合基金项目(U1536122);国家重点研发计划“科技助力经济2020”重点专项(SQ2020YFF0413781);天津市科委重大专项(15ZXDSGX00030);天津市教委科研计划(2021YJSB252)。
自然语言处理技术在文本分类、文本纠错等任务中表现出强大性能,但容易受到对抗样本的影响,导致深度学习模型的分类准确性下降。防御对抗性攻击是对模型进行对抗性训练,然而对抗性训练需要大量高质量的对抗样本数据。针对目前中文对抗...
关键词：深度神经网络 自然语言处理 文本分类 对抗样本 矫正理解 
基于结构感知混合编码模型的代码注释生成方法被引量：3
《计算机工程》2023年第2期61-69,共9页蔡瑞初 张盛强 许柏炎 
国家自然科学基金(61876043);国家优秀青年科学基金(62122022);广州市科技计划项目(201902010058)。
代码注释能够提高程序代码的可读性,从而提升软件开发效率并降低成本。现有的代码注释生成方法将程序代码的序列表示或者抽象语法树表示输入到不同结构的编码器网络,无法融合程序代码不同抽象形式的结构特性,导致生成的注释可读性较差...
关键词：代码注释生成 混合编码模型 图注意力网络 深度自注意力网络 自然语言处理 
基于图注意力网络字词融合的中文命名实体识别被引量：9
《计算机工程》2022年第10期298-305,共8页宋旭晖 于洪涛 李邵梅 
国家自然科学基金青年科学基金项目(62002384);国家重点研发计划项目(2016QY03D0502);郑州市协同创新重大专项(162/32410218)。
命名实体识别指识别文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石。在命名实体识别任务中,协同图网络(CGN)模型通过引入多个图注意力网络获得较强的知识整合能力及较高的处理速度,但CGN模型在嵌入层中没有充分利用...
关键词：自然语言处理 中文命名实体识别 图注意力网络 字词融合 分词信息 
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