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融合BERT和卷积门控的生成式文本摘要方法被引量：6
《控制与决策》2023年第1期152-160,共9页邓维斌 李云波 张一明 王国胤 朱坤 
国家研发计划项目(2018YFC0832100,2018YFC0832102);国家自然科学基金重点项目(61936001);国家自然科学基金项目(61876027);重庆市自然科学基金创新群体科学基金项目(cstc2019jcyj-cxttX0002)。
结合注意力机制的循环神经网络(RNN)模型是目前主流的生成式文本摘要方法,采用基于深度学习的序列到序列框架,但存在并行能力不足或效率低的缺陷,并且在生成摘要的过程中存在准确率低和重复率高的问题.为解决上述问题,提出一种融合BERT...
关键词：生成式文本摘要 序列到序列 预训练模型 卷积门控单元 信息筛选 Transformer模型 
Soil NOx Emission Prediction via Recurrent Neural Networks
《Computers, Materials & Continua》2023年第10期285-297,共13页Zhaoan Wang Shaoping Xiao Cheryl Reuben Qiyu Wang Jun Wang 
support from the University of Iowa Jumpstarting Tomorrow Community Feasibility Grants and OVPR Interdisciplinary Scholars Program for this study.Z.Wang and S.Xiao received support from the U.S.Department of Education(E.D.#P116S210005);Q.Wang and J.Wang acknowledge the support from NASA Atmospheric Composition Modeling and Analysis Program(ACMAP,Grant#:80NSSC19K0950).
This paper presents designing sequence-to-sequence recurrent neural network(RNN)architectures for a novel study to predict soil NOx emissions,driven by the imperative of understanding and mitigating environmental impa...
关键词：Soil NOx emission long-short term memory gated recurrent unit sequence-to-sequence 
基于改进Transformer的生成式文本摘要模型被引量：7
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》2023年第1期185-192,共8页赵伟 王文娟 任彦凝 刘群 胥钟予 彭露 
国家自然科学基金(61772096);国家重点研发计划(2018YFC0832100,2018YFC0832102)。
基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)注意力机制的序列到序列模型在摘要信息提取服务中已经取得了较好的应用,但RNN不能较好地捕捉长时序信息,这使现有模型受限。为此,提出了基于改进Transformer的生成式文本摘要模型。该...
关键词：生成式摘要 序列到序列 改进Transformer 局部卷积 
Efficient Image Captioning Based on Vision Transformer Models
《Computers, Materials & Continua》2022年第10期1483-1500,共18页Samar Elbedwehy T.Medhat Taher Hamza Mohammed F.Alrahmawy 
Image captioning is an emerging field in machine learning.It refers to the ability to automatically generate a syntactically and semantically meaningful sentence that describes the content of an image.Image captioning...
关键词：Image captioning sequence-to-sequence self-distillation TRANSFORMER convolutional layer 
基于序列到序列结构的MOBA游戏局势趋势预测模型被引量：2
《控制与决策》2023年第4期1137-1143,共7页李康维 田佳 曹啸博 申德荣 聂铁铮 寇月 
国家自然科学基金项目(62072084,62072086,62172082);国防基础科学研究计划项目(JCKY2018205C 012);中央高校基本科研业务费专项资金项目(N2116008)。
多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,该类游戏涉及的知识领域相当复杂.随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例...
关键词：MOBA游戏 时间序列预测 序列到序列结构 深度学习 注意力机制 
基于中药关键词的序列到序列处方推荐模型
《计算机工程》2025年第3期283-292,共10页杨丰豪 侯校 赵紫娟 强彦 赵涓涓 
国家自然科学基金(U21A20469,61972274)。
以中医处方推荐任务作为切入点,现有处方推荐模型忽略草药配伍等领域知识信息,导致推荐效果不佳、推荐处方偏离实际。为此,提出一种基于序列到序列框架的中药关键词感知模型。在症状序列信息挖掘部分加入一种关键词感知网络,拓展模型多...
关键词：处方推荐 序列到序列 关键词 交叉传播机制 混合软损失 
An affective chatbot with controlled specific emotion expression
《Science China(Information Sciences)》2022年第10期118-135,共18页Chenglin JIANG Chunhong ZHANG Yang JI Zheng HU Zhiqiang ZHAN Guanghua YANG 
supported in part by National Key Research and Development Program of China (Grant No.2019YFF0302601)。
Endowing a chatbot with the capability of specific emotion expression will significantly improve both chatbot’s usability and users’ satisfaction.Recently,many studies on open-domain neural emotional,conversational ...
关键词：natural language generation emotional chatbot sequence-to-sequence emotion distribution emotion analysis 
Paradigm Shift in Natural Language Processing被引量：11
《Machine Intelligence Research》2022年第3期169-183,共15页Tian-Xiang Sun Xiang-Yang Liu Xi-Peng Qiu Xuan-Jing Huang 
supported by National Natural Science Foundation of China(No.62022027).
In the era of deep learning, modeling for most natural language processing (NLP) tasks has converged into several mainstream paradigms. For example, we usually adopt the sequence labeling paradigm to solve a bundle of...
关键词：Natural language processing pre-trained language models deep learning sequence-to-sequence paradigm shift 
基于多任务预训练的AMR文本生成研究被引量：2
《软件学报》2021年第10期3036-3050,共15页徐东钦 李军辉 朱慕华 周国栋 
国家重点研发计划(2017YFB1002101);国家自然科学基金(61876120)。
抽象语义表示(abstract meaning representation,简称AMR)文本生成的任务是给定AMR图,生成与其语义一致的文本.相关工作表明,人工标注语料的规模大小直接影响了AMR文本生成的性能.为了降低对人工标注语料的依赖,提出了基于多任务预训练...
关键词：AMR AMR文本生成 多任务预训练 序列到序列模型 
中文单文档摘要模型DSum-SSE被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第15期200-206,共7页赫俊民 鲁梦华 孟魁 
国家自然科学基金(61772337)。
针对中文文档摘要领域存在的缺少可靠数据集,有监督的摘要模型不成熟的问题,构建了一个规模超过20万篇的中文文档级别的摘要语料库(Chinese Document-level Extractive Summarization Dataset,CDESD),提出了一种有监督的文档级别抽取式...
关键词：文档级文本摘要 抽取式摘要 端到端框架 注意力机制 POINTER 
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