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基于多门混合专家网络的情感分析与文本摘要多任务模型
1
作者
杨程
车文刚
《现代电子技术》
北大核心
2024年第1期94-99,共6页
在目前机器学习应用场景中,大多数方法仍然专注于孤立地学习单个任务,即为每个任务建立一个单独的模型。然而许多现实问题需要多模态的方法来解决,因此需要采用多任务模型。目前多门混合专家网络MMoE在多任务领域取得了不错的效果,然而...
在目前机器学习应用场景中,大多数方法仍然专注于孤立地学习单个任务,即为每个任务建立一个单独的模型。然而许多现实问题需要多模态的方法来解决,因此需要采用多任务模型。目前多门混合专家网络MMoE在多任务领域取得了不错的效果,然而在针对特定领域的学习仍然存在没有专注于独立任务的信息学习、学习任务之间联系能力不足的问题。为此,文中在多门混合网络专家模型上针对情感分析和文本摘要这一特定领域进行了优化,采用基于解码器的架构针对MMoE的架构进行重构;为解决重新设计架构带来的数据格式和流向变化的问题,同时增加针对任务独有信息的学习,设计了新的门控制网络架构;基于情感分析与文本摘要互助理论,提出两种门控制网络权值修改机制,并通过实验选择性能最佳的机制和参数。最后通过改进前后的性能对比和消融实验,证明了在情感分析和文本摘要领域,所提模型有着更优于MMoE的性能,并且每个优化都对模型性能提升有所贡献。
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关键词
机器学习
多任务学习
注意力机制
多门混合专家网络
情感分析
文本摘要
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职称材料
基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法
2
作者
王素琴
王钰珏
+2 位作者
石敏
朱登明
李兆歆
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期958-967,共10页
制造企业积累大量的零件加工经验多以文本形式存在,如何从文本中挖掘出高质量的零件加工知识是个尚待解决的问题。针对待识别实体存在的偏正结构特征,导致实体边界界定模糊的问题,提出一种多网络协调的中文命名实体识别方法。在BERT生...
制造企业积累大量的零件加工经验多以文本形式存在,如何从文本中挖掘出高质量的零件加工知识是个尚待解决的问题。针对待识别实体存在的偏正结构特征,导致实体边界界定模糊的问题,提出一种多网络协调的中文命名实体识别方法。在BERT生成字向量的过程中,通过领域自适应方法,提高字向量对工艺实体的表征能力,同时,在BiLSTM-CRF模型中引入注意力机制和多门控制的混合专家网络捕获上下文特征与实体信息。实验表明,较于当前主流的命名实体识别模型,该文提出的方法对机械零件加工实体识别的F1值达到80.15%,取得优于其他模型的最好性能。
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关键词
中文命名实体识别
机械零件加工
多门
控制的
混合
专家
网络
领域自适应
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职称材料
题名
基于多门混合专家网络的情感分析与文本摘要多任务模型
1
作者
杨程
车文刚
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第1期94-99,共6页
文摘
在目前机器学习应用场景中,大多数方法仍然专注于孤立地学习单个任务,即为每个任务建立一个单独的模型。然而许多现实问题需要多模态的方法来解决,因此需要采用多任务模型。目前多门混合专家网络MMoE在多任务领域取得了不错的效果,然而在针对特定领域的学习仍然存在没有专注于独立任务的信息学习、学习任务之间联系能力不足的问题。为此,文中在多门混合网络专家模型上针对情感分析和文本摘要这一特定领域进行了优化,采用基于解码器的架构针对MMoE的架构进行重构;为解决重新设计架构带来的数据格式和流向变化的问题,同时增加针对任务独有信息的学习,设计了新的门控制网络架构;基于情感分析与文本摘要互助理论,提出两种门控制网络权值修改机制,并通过实验选择性能最佳的机制和参数。最后通过改进前后的性能对比和消融实验,证明了在情感分析和文本摘要领域,所提模型有着更优于MMoE的性能,并且每个优化都对模型性能提升有所贡献。
关键词
机器学习
多任务学习
注意力机制
多门混合专家网络
情感分析
文本摘要
Keywords
machine learning
multi⁃task learning
attention mechanism
MMoE network
sentiment analysis
text summary
分类号
TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法
2
作者
王素琴
王钰珏
石敏
朱登明
李兆歆
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
中国农业科学院农业信息研究所
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期958-967,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1710400)。
文摘
制造企业积累大量的零件加工经验多以文本形式存在,如何从文本中挖掘出高质量的零件加工知识是个尚待解决的问题。针对待识别实体存在的偏正结构特征,导致实体边界界定模糊的问题,提出一种多网络协调的中文命名实体识别方法。在BERT生成字向量的过程中,通过领域自适应方法,提高字向量对工艺实体的表征能力,同时,在BiLSTM-CRF模型中引入注意力机制和多门控制的混合专家网络捕获上下文特征与实体信息。实验表明,较于当前主流的命名实体识别模型,该文提出的方法对机械零件加工实体识别的F1值达到80.15%,取得优于其他模型的最好性能。
关键词
中文命名实体识别
机械零件加工
多门
控制的
混合
专家
网络
领域自适应
Keywords
Chinese named entity recognition
manufacturing processes
hybrid expert network with multi-gate
domain self-adaptive
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多门混合专家网络的情感分析与文本摘要多任务模型
杨程
车文刚
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法
王素琴
王钰珏
石敏
朱登明
李兆歆
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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