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基于MHSA和句法关系增强的机器阅读理解方法研究被引量:5
《自动化学报》2022年第11期2718-2728,共11页张虎 王宇杰 谭红叶 李茹 
国家重点研发计划(2018YFB1005103);国家自然科学基金(62176145);山西省自然科学基金(201901D111028)资助。
机器阅读理解(Machine reading comprehension,MRC)是自然语言处理领域中一项重要研究任务,其目标是通过机器理解给定的阅读材料和问题,最终实现自动答题.目前联合观点类问题解答和答案依据挖掘的任务联合学习研究在机器阅读理解应用...
关键词:机器阅读理解 头自注意力 句法关系 推理 
基于推理的篇章情感分析模型被引量:1
《电子器件》2021年第3期628-632,共5页朱敏 班浩 赵力 
江苏高校“青蓝工程”优秀教学团队(虚拟仪器课程群教学团队)资助项目(苏教师函[2020]10号);国家自然科学基金项目(61673108)。
为进一步提高篇章情感分析准确率,考虑到文档语义的复杂语言学层级结构,结合推理网络将情感分析任务转化为阅读理解任务,提出了一种基于推理的篇章情感分析模型。篇章常常包含情感倾向不同的句子,该结构首先在单词层级使用辅以...
关键词:推理 层级结构 篇章情感分析 
基于知识图谱推理的中文矿物知识问答方法与系统被引量:2
《地学前缘》2024年第4期37-46,共10页季晓慧 董雨航 杨中基 杨眉 何明跃 王玉柱 
国家科技资源共享服务平台——国家岩矿化石标本资源库子项目(NCSTI-RMF20230107)。
已有相关矿物数据库用于存储和查询相关矿物知识,常用的搜索引擎也可以对矿物知识进行查询,但无法回答用自然语言进行提问的矿物问题,查询返回的答案需要进一步筛选。亦有基于知识图谱进行矿物知识问答的相关研究,但只能回答涉及知识图...
关键词:矿物 问答系统 知识图谱 推理 
融合关系路径与实体邻域信息的知识图谱补全方法被引量:1
《计算机工程与应用》2024年第13期136-142,共7页翟社平 亢鑫年 李方怡 杨锐 
国家自然科学基金(61373116);工业和信息化部通信软科学项目(2018-R-26);陕西省教育厅科学研究计划项目(18JK0697);陕西省社会科学基金(2016N008);陕西省重点研发计划项目(2022GY-038);西安市社会科学规划基金(17X63);西安邮电大学研究生创新基金(CXJJYL2021041);陕西省大学生创新创业训练计划项目省级项目(202211664053);陕西省大学生创新创业训练计划项目省级项目(202211664086)。
知识图谱为许人工智能应用提供了底层的技术支持,包括电子商务、智能导航、医疗保健、社交媒体等领域。但现有的知识图谱通常是不完整的,大量的知识隐含在其中,因此如何将知识图谱补全完整成为亟需解决的问题。现有方法大是独立处...
关键词:知识图谱 知识图谱补全 生成对抗网络 推理 
基于深度交互融合网络的机器阅读理解被引量:2
《中文信息学报》2022年第5期67-75,共9页朱斯琪 过弋 王业相 
国家重点研发计划(2018YFC0807105);国家自然科学基金(61462073);上海市科学技术委员会科研计划项目(17DZ1101003,18511106602,18DZ2252300)。
近年来,机器阅读理解已经吸引了众学者的关注,其要从个文档中提取与问题相关的线索并回答问题。但很少有工作注重在段落选择时和回答问题时的个段落之间的交互与融合,然而这对于推理任务来说是至关重要的。因此,该文提出...
关键词:推理 机器阅读理解 段落融合 
基于动作空间扩充及奖励优化的知识图谱推理
《山西大学学报(自然科学版)》2023年第2期283-292,共10页王利琴 宋金晟 董永峰 李英双 
国家自然科学基金(61806072);河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2022082;QN2021213);河北省自然科学基金(F2020202008)。
知识图谱的不完备性导致推理在探索路径的过程中会缺失关键节点和关系,从而导致推理失败。针对此问题,文章提出了动作空间扩充及奖励优化模型AsaRo(Action Space Augmentation and Reward Optimization)。该模型根据实体的邻域信息...
关键词:知识图谱 推理 强化学习 动作空间 
基于关系视图轴向注意力的文档级关系抽取
《计算机科学》2024年第10期337-343,共7页吴皓 周刚 卢记仓 刘洪波 陈静 
河南省科技攻关项目(222102210081)。
文档级关系抽取旨在从文档中提取个实体之间的关系。针对现有工作在不同关系类型的条件下,对于实体间的推理能力受限的问题,提出了一种基于关系视图轴向注意力的文档级关系抽取模型。该模型将依据实体间的关系类型构建视图的...
关键词:关系抽取 文档级 轴向注意力 视图 推理 
基于对抗强化学习的知识推理
《模式识别与人工智能》2025年第1期22-35,共14页成凌云 郭银章 刘青芳 
中央引导地方科技发展资金项目(No.YDZJSX1A044);智能信息处理山西省重点实验室开放课题基金项目(No.CICIP2023001);山西省研究生实践创新项目(No.2024SJ320)资助。
为了解决现有知识图谱问答中推理模型在复杂关系中表示不足、数据稀疏性及强化学习推理中存在虚假路径等问题,文中提出基于对抗强化学习的知识推理模型.首先,通过高阶分解关系向量,实现实体与关系特征参数化组合,并在聚合邻居...
关键词:复杂关系表示 推理 对抗强化学习 虚假路径 
融合路径与子图特征的知识图谱推理模型
《计算机应用》2025年第1期32-39,共8页李瑞 李贯峰 胡德洲 高文馨 
国家自然科学基金资助项目(62066038);宁夏重点研发项目(2023BSB03066);宁夏大学2023研究生创新项目(CXXM202356)。
针对知识推理模型在捕获实体之间的复杂语义特征方面难以捕捉层次语义信息,同时未考虑单一路径的可解释性对正确答案的影响权重不同等问题,提出一种融合路径与子图特征的知识图谱(KG)推理模型PSHAM(Hierarchical Attention Model ...
关键词:知识图谱 推理 子图特征 路径提取 特征融合 
融合软奖励和退出机制的WGAN知识图谱补全方法被引量:4
《郑州大学学报(理学版)》2022年第2期67-73,共7页张得祥 王海荣 钟维幸 郭瑞萍 
宁夏自然科学基金项目(2020AAC03218,2020AAC03307);北方民族大学校级重点科研项目(2019KJ26)。
基于强化学习的方法在知识图谱补全任务中虽然具有较好的表现,但存在智能体得到的指导奖励质量偏低、关系路径判定易错等问题。为此,提出一种融合软奖励和退出机制的对抗学习推理方法(WGAN reward and exit,WGAN-RE),在生成式对抗网络...
关键词:推理 强化学习 对抗网络 软奖励 动作退出机制 
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