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基于BERT与柱搜索的中文释义生成
被引量:
3
1
作者
范齐楠
孔存良
+1 位作者
杨麟儿
杨尔弘
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021年第11期80-90,共11页
释义生成任务是指为一个目标词生成相应的释义。该文在中文释义生成任务中使用了目标词的上下文信息,并提出了一个基于BERT与柱搜索的释义生成模型。该文构建了包含上下文的CWN中文数据集,同时也在Oxford英文数据集上开展了实验。实验...
释义生成任务是指为一个目标词生成相应的释义。该文在中文释义生成任务中使用了目标词的上下文信息,并提出了一个基于BERT与柱搜索的释义生成模型。该文构建了包含上下文的CWN中文数据集,同时也在Oxford英文数据集上开展了实验。实验结果显示,该文模型在中英文数据集上性能均有显著提升,其中CWN数据集实验结果相比基线模型BLEU指标提升了10.47,语义相似度指标提升了0.105。语义相似度指标与人工评价结果相关性更高。最后,该文分析了中文释义生成任务仍存在的四个问题。
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关键词
中文释义生成
BERT
柱搜索
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职称材料
题名
基于BERT与柱搜索的中文释义生成
被引量:
3
1
作者
范齐楠
孔存良
杨麟儿
杨尔弘
机构
北京语言大学信息科学学院
北京语言大学语言资源高精尖创新中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021年第11期80-90,共11页
基金
北京语言大学研究生创新基金(中央高校基本科研业务费专项资金)(20YCX139)
北京语言大学语言资源高精尖创新中心项目(TYZ19005)
国家语委信息化项目(ZDI135-105)
文摘
释义生成任务是指为一个目标词生成相应的释义。该文在中文释义生成任务中使用了目标词的上下文信息,并提出了一个基于BERT与柱搜索的释义生成模型。该文构建了包含上下文的CWN中文数据集,同时也在Oxford英文数据集上开展了实验。实验结果显示,该文模型在中英文数据集上性能均有显著提升,其中CWN数据集实验结果相比基线模型BLEU指标提升了10.47,语义相似度指标提升了0.105。语义相似度指标与人工评价结果相关性更高。最后,该文分析了中文释义生成任务仍存在的四个问题。
关键词
中文释义生成
BERT
柱搜索
Keywords
Chinese definition modeling
BERT
beam search
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT与柱搜索的中文释义生成
范齐楠
孔存良
杨麟儿
杨尔弘
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021
3
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