自然语言处理

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可解释性逻辑推理数据集的构建和研究
《计算机工程与应用》2025年第4期114-121,共8页肖宇 肖菁 林桂锦 倪荣森 冼嘉荣 袁基保 
国家自然科学基金(62177015)。
逻辑推理能力对于机器和人类理解自然语言具有重要的意义。逻辑推理问题的解释是对逻辑推理过程的阐述和说明,但在已有的测试机器逻辑推理能力的数据集中缺乏这种解释信息。针对该问题,创建了一个可解释性逻辑推理的中英文数据集(explai...
关键词：逻辑推理 中英文数据集 可解释性 自然语言处理 
基于图神经网络的文本分类方法研究综述
《计算机工程与应用》2024年第19期1-17,共17页苏易礌 李卫军 刘雪洋 丁建平 刘世侠 李浩南 李贯峰 
国家自然科学基金(62066038,61962001);宁夏自然科学基金(2021AAC03215);中央高校科研业务费(2021JCYJ12)。
文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务,旨在将给定的文本数据分配到预定义的一组类别中。传统的文本分类方法只能处理欧氏空间的数据,不能处理图这种非欧氏数据。而对于图结构的文本数据无法直接处理,无法捕捉图中的非欧氏结构...
关键词：文本分类 自然语言处理 图神经网络 图网络 
舆情事件向量预训练模型
《计算机工程与应用》2024年第18期189-197,共9页王楠 谭舒孺 谢晓兰 李海荣 
国家社会科学基金(22BTQ048)。
目前舆情预测研究中,事件表示具有一定的主观性和静态性,没有充分表达出事件演化的动态性和演化性,很多特征需要通过分析事件发展的完整过程得到,导致构建的预测模型并不能实现舆情现象发生前的预警目的。构建了事件预训练模型,实现基...
关键词：舆情反转预测 事件特征预训练 舆情演化 自然语言处理 TRANSFORMER 
大语言模型微调技术的研究综述被引量：15
《计算机工程与应用》2024年第17期17-33,共17页张钦彤 王昱超 王鹤羲 王俊鑫 陈海 
广东省教育科学规划课题(2022GXJK417);认知智能全国重点实验室智能教育开放课题(iED2023-005)。
大型语言模型的崛起是深度学习领域的全新里程碑,而微调技术在优化模型性能方面的起到了关键作用。对大型语言模型微调技术进行了全面的综述,回顾了语言模型的统计语言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型和大语言模型四个阶段的发...
关键词：大语言模型 微调方法 预训练模型 自然语言处理 
网络威胁技战术情报自动化识别提取研究综述被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第13期1-22,共22页于丰瑞 
中国人民公安大学网络空间安全执法技术双一流创新研究专项(2023SYL07);内蒙古警察职业学院重点科研项目(NMJY2022-LX-ZD007)。
当今网络威胁不断涌现,网络威胁技战术情报能够多维度挖掘网络恶意活动,细粒度展示网络安全态势,全方位刻画网络攻击行为。目前对于网络威胁技战术情报自动化识别提取任务的研究成果较多,但缺乏系统化梳理。基于传统自然语言处理、机器...
关键词：网络威胁情报 网络威胁技战术情报(TTPs) 深度学习 大语言模型 自然语言处理 
采用平衡函数的大规模多标签文本分类被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第4期163-172,共10页陈钊鸿 洪智勇 余文华 张昕 
五邑大学港澳联合研发基金(2019WGALH21);广东省基础与应用基础研究基金(2020A1515011468);广东省普通高校特色创新类项目(2019KTSCX189)。
大规模多标签文本分类是自然语言处理领域的一项挑战性任务。该任务存在标签数据长尾分布的情况,在这种情况下,模型学习尾部标签分类能力不佳,导致模型的整体分类效果不理想。为解决以上问题,提出采用平衡函数的大规模多标签文本分类方...
关键词：自然语言处理 大规模多标签文本分类 BERT 平衡函数 深度学习 
中文命名实体识别研究综述被引量：18
《计算机工程与应用》2024年第1期15-27,共13页赵继贵 钱育蓉 王魁 侯树祥 陈嘉颖 
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01C083,2022D01C692);新疆维吾尔自治区科技厅国际合作项目(2020E01023);新疆维吾尔自治区科技计划青年科学基金(2022D01C83);国家部委重大专项;国家自然科学基金(62266043,61966035)。
命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界...
关键词：自然语言处理 中文命名实体识别 深度学习 预训练模型 机器学习 
电子病历命名实体识别研究进展被引量：4
《计算机工程与应用》2023年第21期39-51,共13页刘安栋 彭琳 叶青 杜建强 程春雷 查青林 
国家自然科学基金(82260988,62141202);江西省自然科学基金(20202BAB202019);江西省教育厅科技项目(GJJ150863)。
电子病历命名实体识别(named entity recognition,NER)旨在识别电子病历文本中的医疗实体,并将其归为预定义的医疗实体类别,为进一步的医疗关系抽取、医疗信息检索、医疗智能问答等自然语言处理任务提供支持。系统梳理了电子病历命名实...
关键词：自然语言处理 电子病历 命名实体识别 
地名实体识别研究与展望
《计算机工程与应用》2023年第21期66-82,共17页王文涛 奚雪峰 崔志明 徐川 
国家自然科学基金(61876217,62176175);江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目资助(XYDXX-086);苏州市科技计划项目(SGC2021078)。
地名作为一种常见的命名实体,广泛存在于非结构化文本中。是非结构化数据转为结构化过程中重要的关联实体。为了全面了解地名识别的最新研究成果和现状,概述了地名识别现有的应用场景、地名识别技术在具体场景的详细应用以及地名识别数...
关键词：命名实体识别 地名实体识别 自然语言处理 深度学习 信息抽取 
融合医疗知识图谱的推荐系统研究进展被引量：3
《计算机工程与应用》2023年第19期40-51,共12页沈希宇 蔡肖红 曹慧 
国家自然科学基金(82074579,81973981,82174528);山东省自然科学基金(ZR2020MH360);山东省本科教学改革研究项目(M2020207)。
医疗知识图谱因其结构化的语义知识特点,可以为推荐系统提供新型的辅助信息。推荐系统与医疗知识图谱相结合,不仅能有效缓解数据稀疏等问题,还增强了推荐结果的准确性以及可解释性,从而实现医疗信息的个性化推荐。针对医疗领域专业壁垒...
关键词：知识图谱 智能医疗 推荐系统 自然语言处理 
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