面向中文多方对话的机器阅读理解研究

  

该文构建了首个面向中文多方对话机器阅读理解的数据集DialogueMRC,对模型应对多方对话中的复杂性及篇章解析能力提出了更高的要求。该数据集包含705个对话实例、24 451个话语单元及8 305个问答对。为应对复杂的对话解析,该文提出了融合篇章结构感知能力的中文多方对话问答模型DSQA-CMD,旨在提升对话上下文理解能力。实验结果显示,与微调预训练语言模型相比,DSQA-CMD在机器阅读理解任务的F₁和EM指标上分别提升5.4%和10.0%;与主流大型语言模型对比,该模型也表现出更佳的性能,验证了该方法的有效性。… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):144-153

面向新闻文档的多主题文本摘要

  

随着数字时代网络文档的复杂性日益增加,文本摘要任务面临着新的挑战,特别是在处理包含多个主题和事件的复合类网络文档时。传统的文本摘要方法通常聚焦于为整个文档生成一个通用摘要,该方法难以有效应对涉及多主题、多事件的复杂文档结构。针对此问题,该文提出了一种面向多主题事件的新型文本摘要任… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):121-132

基于多尺度特征融合和无参注意力机制的实体关系联合抽取方法研究

  

实体关系抽取是构建知识图谱的重要环节,其目的是从自然语言文本中提取所有的三元组。然而,重叠三元组和错误累积问题对实体关系抽取带来了巨大挑战。为了解决重叠三元组和错误累积难题以改善模型的抽取性能,该文提出了一种基于多尺度特征融合和无参注意力机制的实体关系联合抽取方法,将实体关系联合抽取任务分解为四个子模块: 多尺度特征融合模块、异构图模块、头实体标记模块和尾实体标记模块。具体而言,该文提出了一种基于多尺度特征融合策略以提高模型的特征表达能力,从而缓解实体重叠问题。其次,该文介绍了无参注意力机制来进一步关注关键特征并抑制无关或冗余信息用来减轻错误累积问题。大量实验结果表明,该文方法在中英文数据集BB、ChemPort、SciERC和CMeIE中比SOTA方法F₁得分分别提高了3.65%、12.17%、1.55%和1.67%。… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):101-111

融合细粒度语义特征与动态上下文特征的实体链接算法研究

  

实体嵌入是实体链接模型的重要组成部分,现有方法从维基百科页面以及实体上下文中学习实体嵌入,编码了较多独有特征,缺乏上下文共性的学习,并且现有的全局模型搜索空间复杂,推理阶段计算成本较高。该文提出了一种丰富上下文信息的实体链接方法,将细粒度语义信息注入到实体嵌入,融合了细粒度语义特… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):30-40

基于机器阅读理解和实体片段分类的化学物蛋白质关系抽取

  

从生物医学文献中自动识别化学物与蛋白质之间的作用关系对基础生物医学研究有着重要作用。随着预训练语言模型的不断发展,将各种自然语言理解(NLU)任务转化成机器阅读理解(MRC)任务已经成为一种新的趋势。该文将机器阅读理解框架应用于化学物蛋白质关系抽取,并在此基础上提出了片段分类的方法,避免了原始模型存在的片段边界预测错误的情况。在BioCreative VI ChemProt语料上的实验表明,基于片段分类的机器阅读理解模型有效提升了关系抽取的性能,在P/R/F₁指标上都取得了目前最高值84.70%/83.13%/83.90%。为了进一步证明该文提出的模型的有效性,作者也在药物相互作用(Drug-Drug Interaction,DDI)关系抽取任务上进行了实验,在P/R/F₁指标上也取得了最高值84.10%/84.17%/84.13%。… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):91-100

  

In the era of rapid advancements in generative artificial intelligence, the explosive growth of artificial intelligence-generated content （A… …   相似文献

《中国图象图形学报》2026,31(1):13-44

子聚类感知对比半监督CXR肺结核分类方法

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胸部X光(Chest X-ray, CXR)检查是肺结核诊断的重要工具.然而,不同肺结核患者的CXR图像表现差异显著,且常与其他肺部疾病图像表现相似.在有标签数据不足的情况下,这种类内差异性与类间相似性对肺结核分类方法提出了很大的挑战.为此,本文提出了一种用于深度神经网络的子聚类… …   相似文献

黄文强;钱旭升;李勇刚;戴亚康;周志勇 《小型微型计算机系统》2026,(1):113-120

面向网络流量矩阵的线性分解预测方法

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网络流量预测技术作为网络管理的重要手段,对于优化网络资源分配、保障网络稳定性等具有重要意义.基于统计学的流量预测方法难以捕捉网络流量的非线性特征.深度学习方法虽有较好的时序预测能力,但仍需在预测精度与训练时间之间权衡.本文提出了一种基于线性分解模型(DLinear)的流量预测方法… …   相似文献

朱海婷;蒋亿鑫;何高峰;张璐;霍正群 《小型微型计算机系统》2026,(1):222-228

时空特征与注意力机制加密流量分类模型

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针对现有基于深度学习加密流量分类方案存在泛化能力有限、时空特征提取不充分等问题.本文提出了基于注意力机制和时空特征的加密流量分类组合框架CSL-ETC.该框架将流量数据转换成灰度图像,再使用卷积神经网络提取流量的高阶空间特征,进而运用挤压和激励模块对高阶空间特征进行加权和重新分配… …   相似文献

刘亚;邸展;赵逢禹;曲博 《小型微型计算机系统》2026,(1):248-256

对比学习引导的双通道自适应融合网络多视图聚类方法

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近年来,图卷积网络在多视图聚类中表现突出,但其侧重节点间结构信息建模,而属性信息仅通过简单的线性变换进行更新,限制了模型对节点属性信息的学习能力.为此,本文提出了对比学习引导的双通道自适应融合网络多视图聚类方法.首先,结合自编码器与图自编码器构建双通道网络,分别编码节点属性和结构… …   相似文献

周丽娟;刘子源;许鑫航;张志鸿 《小型微型计算机系统》2026,(1):229-239