余传明

作品数:72被引量:724H指数:14
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供职机构:中南财经政法大学信息与安全工程学院更多>>
发文主题:本体情感分析基于本体主题跨语言更多>>
发文领域:自动化与计算机技术文化科学经济管理政治法律更多>>
发文期刊:《情报杂志》《科技情报研究》《计算机应用》《情报科学》更多>>
所获基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部人文社会科学研究重大课题攻关项目国家社会科学基金更多>>
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基于XLNET和GAT的句法信息增强事件抽取模型
《数据分析与知识发现》2024年第4期26-38,共13页余传明 邓斌 谈腊云 盛博 
教育部人文社会科学基金项目(项目编号:19YJC870029);国家自然科学基金项目(项目编号:72374219,71974202)的研究成果之一
【目的】解决序列建模对触发词之间的长距离依赖关系和触发词与论元实体关系捕获不足的问题,提升事件抽取任务上的效果。【方法】提出一种基于预训练模型XLNET和图注意力网络GAT的句法信息增强事件抽取模型SEM-XG,通过预训练语言模型进...
关键词:事件抽取 XLNET 图注意力网络 联合抽取 句法信息增强 
基于知识增强的文本语义匹配模型研究被引量:3
《情报学报》2024年第4期416-429,共14页张贞港 余传明 
国家自然科学基金面上项目“基于知识增强的科技文献创新识别与评价模型研究”(72374219);“面向跨语言观点摘要的领域知识表示与融合模型研究”(71974202);国家自然科学基金创新研究群体项目“信息资源管理”(71921002)。
文本语义匹配模型在信息检索、文本挖掘等领域已经获得了广泛应用。为解决现有模型主要从文本自身角度判断文本之间的语义关系而忽略对外部知识有效利用的问题,本文提出一种新的基于知识增强的文本语义匹配模型,以知识图谱实体作为外部...
关键词:文本语义匹配 信息检索 知识图谱 知识增强 
基于预训练模型的法律文本类案匹配研究被引量:3
《科技情报研究》2023年第3期13-25,共13页余传明 江一帆 
湖南省科技创新人才计划项目“湖南科技情报服务创新研究群体”(编号:2021RC5029);国家自然科学基金项目“面向跨语言观点摘要的领域知识表示与融合模型研究”(编号:71974202);中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(编号:2722021AJ011)。
[目的/意义]文章旨在解决传统的短文本匹配模型难以适用于法律类案检索等长文匹配的问题。[方法/过程]针对法律案例匹配任务,本文提出了一种基于预训练的法律文本类案匹配LTMR模型。在编码层通过RoFormer和法律特征提取器对法律案例进...
关键词:类案匹配 预训练模型 法律文本 文本语义匹配 
基于实体与关系融合的知识图谱补全模型研究被引量:4
《数据分析与知识发现》2023年第2期15-25,共11页张贞港 余传明 
国家自然科学基金面上项目(项目编号:71974202);中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(项目编号:202311401)的研究成果之一。
【目的】将实体与关系融合,通过加权图卷积神经网络和关系归纳机制,聚合知识图谱的全局信息,增强知识图谱表示质量,提升其在知识图谱补全任务的效果。【方法】提出一种新的用于知识图谱补全任务的端到端学习模型,该模型由邻居信息聚合...
关键词:知识图谱 知识图谱补全 深度学习 图卷积网络 
基于多任务深度学习的实体和事件联合抽取模型被引量:9
《数据分析与知识发现》2022年第2期117-128,共12页余传明 林虹君 张贞港 
国家自然科学基金面上项目(项目编号:71974202);国家自然科学基金重大课题(项目编号:71790612)的研究成果之一。
【目的】利用命名实体识别与事件检测任务之间的相关性,同时提升命名实体识别和事件检测模型的性能。【方法】提出基于多任务学习的实体和事件联合抽取模型MDL-J3E,该模型分为共享层、私有层和解码层。其中,共享层生成通用特征;私有层...
关键词:命名实体识别 事件检测 多任务学习 深度学习 
面向链接预测的知识图谱表示模型对比研究被引量:9
《数据分析与知识发现》2021年第11期29-44,共16页余传明 张贞港 孔令格 
国家自然科学基金重大课题(项目编号:71790612)和国家自然科学基金面上项目(项目编号:71974202)的研究成果之一。
【目的】系统揭示知识图谱表示模型的内在原理和影响因素,探究其在特定任务上的效果差异。【方法】面向链接预测任务,采用对比研究方法,比较基于翻译的知识图谱表示模型和基于语义匹配的知识图谱表示模型在FB15K、WN18、FB15K-237和WN1...
关键词:知识图谱 表示学习 深度学习 链接预测 
基于深度交互的文本匹配模型研究被引量:4
《情报学报》2021年第10期1015-1026,共12页余传明 薛浩东 江一帆 
国家自然科学基金重大课题“国家安全大数据综合信息集成与分析方法”(71790612);国家自然科学基金面上项目“面向跨语言观点摘要的领域知识表示与融合模型研究”(71974202);中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(202012020,2722021AJ011)。
针对文本匹配在信息检索、文本挖掘等领域的广泛应用,本文提出一种具有良好泛化能力的深度交互文本匹配(deepinteractiontextmatching,DITM)模型。基于匹配-聚合框架,DITM模型以编码层、共注意力层和融合层为交互模块,多次循环交互模块...
关键词:文本匹配 深度学习 深度交互 注意力机制 神经网络 
基于标签迁移和深度学习的跨语言实体抽取研究被引量:5
《现代情报》2020年第12期3-16,35,共15页余传明 黄婷婷 林虹君 安璐 
国家自然科学基金面上项目“面向跨语言观点摘要的领域知识表示与融合模型研究”(项目编号:71974202)。
[目的/意义]从跨语言视角探究如何更好地解决低资源语言的实体抽取问题。[方法/过程]以英语为源语言,西班牙语和荷兰语为目标语言,借助迁移学习和深度学习的思想,提出一种结合自学习和GRU-LSTM-CRF网络的无监督跨语言实体抽取方法。[结...
关键词:知识获取 实体抽取 跨语言 深度学习 标签映射 
跨语言情境下基于对抗的实体关系抽取模型研究
《图书情报工作》2020年第17期131-144,共14页余传明 王曼怡 安璐 
国家自然科学基金面上项目"面向跨语言观点摘要的领域知识表示与融合模型研究"(项目编号:71974202);国家自然科学基金重大课题"国家安全大数据综合信息集成与分析方法"(项目编号:71790612)研究成果之一。
[目的/意义]从实体关系抽取视角出发,将单一语言情境下的知识获取任务扩展到跨语言情境,提升低资源语言的关系抽取效果。[方法/过程]提出一种跨语言对抗关系抽取(Cross-Lingual Adversarial Relation Extraction,CLARE)框架,将跨语言关...
关键词:跨语言信息抽取 实体关系抽取 深度学习 生成对抗网络 
基于深度学习的词汇表示模型对比研究被引量:7
《数据分析与知识发现》2020年第8期28-40,共13页余传明 王曼怡 林虹君 朱星宇 黄婷婷 安璐 
国家自然科学基金面上项目“面向跨语言观点摘要的领域知识表示与融合模型研究”(项目编号:71974202);中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助“大数据视角下的中美贸易战观点挖掘研究”(项目编号:2722019JX007)的研究成果之一。
【目的】系统揭示传统深度表示模型与最新预训练模型的原理,探究其在文本挖掘任务中的效果差异。【方法】采用对比研究法,从模型侧和实验侧分别比较传统模型与最新模型在CR、MR、MPQA、Subj、SST-2和TREC六个数据集上的效果差异。【结...
关键词:词汇表示学习 知识表示 深度学习 文本挖掘 
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