张家铭
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：北方工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市大学生科学研究与创业行动计划项目教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型被引量：1
- 2022年
- 【目的】为解决现有模型存在的生成问题语义偏离于给定上下文文本和答案的问题,提出一种基于义原知识和双向注意力流的问题生成模型。【方法】提出两种语义增强策略:(1)通过在嵌入层融入义原外部知识的方法来捕捉比词向量更小粒度的语义知识,进而增强文本自身的语义特征。此外,通过余弦相似度算法得到更符合上下文文本语义的扩充义原知识库,这样做不仅可以筛除原有义原知识库中可能会导致语义嘈杂的义原,而且可以为词表中无义原标注的单词推荐符合语义的义原集合。(2)通过在编码层后融入双向注意力流的方法,增强文本与答案之间的语义表征。【结果】本模型在SQuAD1.1数据集上的Bleu_1、Bleu_2、Bleu_3、Blue_4评价指标分别达到46.70%、31.07%、22.90%、17.48%。实验证明,本文所提改进模型性能优于基线模型。【局限】当融入双向注意力流时,由于模型需要分别对段落文本及问题进行特征提取,因此训练模型时需要消耗成倍的内存和时间。【结论】义原知识和双向注意力流这两种语义增强策略可以增强问题生成模型的效果,并且使模型生成更符合人类语言习惯的更高质量的问题。
- 段建勇徐丽闪刘杰刘杰张家铭李欣
- 关键词：余弦相似度
- 基于BERT模型的答案选择方法研究
- 面对互联网发展过程中快速增长的信息,人们可以比以前更方便的接触到各类信息和知识,但是海量的数据也给当前的问答系统带来了挑战,如何快速准确获取有价值的信息成为了当前研究的重点。本文主要研究问答系统中的答案选择任务,任务的关...
- 张家铭
- 关键词：知识库
- 基于问题分类和深度模型的答案选择算法
- 2023年
- 为解决问答系统中问答句之间语义信息交互较少的问题,增强模型对问题分类信息的应用,提出一种将问题分类和预训练模型BERT相结合的答案选择模型。通过问题分类获取问句的期望答案类型,根据问句的期望答案类型遮蔽候选答案句中无关的单词,利用BERT模型更深层次的融合问题句和答案句中句法和语义特征,计算问答对的语义相似度。实验结果表明,采用融合问题分类信息的答案选择模型,在TrecQA Clean和WikiQA数据集上的MAP和MRR指标都有明显提升。
- 何丽张家铭徐丽闪王昊李欣
- 关键词：问答系统语义交互
- 基于Tableau实现MOOC学习行为数据可视化分析被引量：2
- 2016年
- MOOC平台记录了大量学习行为数据,使用Tableau对ed X上哈佛大学和麻省理工学院2013年开设的两门计算机导论类课程的公开数据进行可视化分析并得出分析结论。
- 李良才张家铭崔昌宇邓文佩叶玮
- 关键词：数据可视化
