【雜志簡(jiǎn)介】

　　《中文信息學(xué)報(bào)》于1986年創(chuàng)刊，是經(jīng)國(guó)家科委批準(zhǔn)，由中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)主管，中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)和中國(guó)科學(xué)院軟件研究所合辦的學(xué)術(shù)性刊物，是中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)會(huì)刊。《中文信息學(xué)報(bào)》是《中文核心期刊要目總覽》自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)技術(shù)類的核心刊物。國(guó)內(nèi)外公開發(fā)行。它及時(shí)反映我國(guó)中文信息處理的學(xué)術(shù)水平，重點(diǎn)刊登我國(guó)中文信息處理基礎(chǔ)理論與應(yīng)用技術(shù)研究的學(xué)術(shù)論文，以及相關(guān)的綜述、研究成果、技術(shù)報(bào)告、書刊評(píng)論、專題討論、國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)等。從本刊刊登的文章中可以及時(shí)了解我國(guó)最新的中文信息處理水平和學(xué)術(shù)動(dòng)向。所刊登的文章多數(shù)得到了國(guó)家或省、部級(jí)重大科技項(xiàng)目、攻關(guān)項(xiàng)目及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)基金的資助。

　　【影響因子】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄　該刊被以下數(shù)據(jù)庫(kù)收錄：

　　中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)(CSCD—2005)

　　核心期刊：

　　中文核心期刊(2008)

　　中文核心期刊(2004)

　　中文核心期刊(2000)

　　中文核心期刊(1996)

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：綜述、研究成果、技術(shù)報(bào)告、書刊評(píng)論、專題討論、國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　現(xiàn)代漢語(yǔ)虛詞用法知識(shí)庫(kù)建設(shè)綜述 張坤麗，昝紅英，柴玉梅，韓英杰，趙丹，ZHANG Kunli，ZAN Hongying，CHAI Yumei，HAN Yingjie，ZHAO Dan

　　基于依存語(yǔ)法構(gòu)建多視圖漢語(yǔ)樹庫(kù) 邱立坤，金澎，王厚峰，QIU Likun，JIN Peng，WANG Houfeng

　　詞匯計(jì)量研究與常用詞知識(shí)庫(kù)建設(shè) 俞士汶，朱學(xué)鋒，YU Shiwen，ZHU Xuefeng

　　面向計(jì)算的現(xiàn)代漢語(yǔ)雙音詞分離及其語(yǔ)法意義與特性研究 薛宏武，XUE Hongwu

　　漢語(yǔ)復(fù)合名詞語(yǔ)義信息標(biāo)注詞庫(kù):基于生成詞庫(kù)理論 宋作艷，趙青青，亢世勇，SONG Zuoyan，ZHAO Qingqing，KANG Shiyong

　　漢語(yǔ)語(yǔ)義場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)中的無標(biāo)度分布現(xiàn)象 楊華，姬東鴻，蕭國(guó)政，YANG Hua，JI Donghong，XIAO Guozheng

　　HowNet與CCD映射方法研究 向春丞，穗志方，詹衛(wèi)東，XIANG Chuncheng，SUI Zhifang，ZHAN Weidong

　　信息動(dòng)態(tài)

　　基于特征序列的語(yǔ)義分類體系的自動(dòng)構(gòu)建 陳剛，劉揚(yáng)，CHEN Gang，LIU Yang

　　基于本體和依存句法的詞匯語(yǔ)義關(guān)系標(biāo)注及評(píng)價(jià)方法研究 熊晶，支麗平，袁冬，XIONG Jing，ZHI Liping，YUAN Dong

　　內(nèi)容標(biāo)簽和關(guān)系標(biāo)簽相結(jié)合的漢語(yǔ)篇章標(biāo)注規(guī)范 王荀，李素建，王宇昕，WANG Xun，LI Sujian，WANG Yuxin

　　漢語(yǔ)篇章級(jí)小句關(guān)系的標(biāo)注體系 吳云芳，徐藝峰，王愷然，WU Yunfang，XU Yifeng，WANG Kairan

　　基于圖式的文本蘊(yùn)涵識(shí)別初探 倪盛儉，姬東鴻，NI Shengjian，JI Donghong

　　基于框架語(yǔ)義的隱式篇章關(guān)系推理 嚴(yán)為絨，朱珊珊，洪宇，姚建民，朱巧明，YAN Weirong，ZHU Shanshan，HONG Yu，YAO Jianmin，ZHU Qiaoming

　　教學(xué)與管理投稿：高校圖書館信息素質(zhì)教育的研究思考

　　摘 要：現(xiàn)階段，在我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平快速提高的同時(shí)，信息技術(shù)的發(fā)展獲得了更大的發(fā)展空間。信息技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸擴(kuò)大，尤其在高校圖書館信息素質(zhì)教育方面發(fā)揮了重要的影響。如何根據(jù)高校圖書館信息素質(zhì)教育的實(shí)際需求，合理的應(yīng)用信息化技術(shù)，是高校未來發(fā)展中應(yīng)積極思考的主要問題之一。本文將簡(jiǎn)要分析，信息技術(shù)發(fā)展影響下的高校圖書館信息素質(zhì)教育方面的內(nèi)容，旨在更好的發(fā)揮信息技術(shù)在高校圖書館信息素質(zhì)教育中的優(yōu)勢(shì)。

　　關(guān)鍵詞：信息技術(shù),高校圖書館,信息素質(zhì),教育

　　在高校教育發(fā)展的過程中，信息技術(shù)發(fā)揮了很大的作用。結(jié)合信息素質(zhì)的相關(guān)定義以及其在高校教育事業(yè)中發(fā)展的成果證明，信息技術(shù)的應(yīng)用使高校圖書館在培養(yǎng)人才素質(zhì)教育中，始終扮演著重要的角色。信息技術(shù)的應(yīng)用，為圖書館信息素質(zhì)教育，提供了及其便利的條件。在信息技術(shù)不斷發(fā)展的今天，結(jié)合信息技術(shù)在高校圖書館信息素質(zhì)教育中的應(yīng)用問題，分析信息技術(shù)變革發(fā)展，制定高校圖書館信息素質(zhì)教育策略，成為高校圖書館發(fā)展信息素質(zhì)教育的關(guān)鍵事項(xiàng)之一。

　　中文信息學(xué)報(bào)最新期刊目錄

基于邏輯關(guān)系引導(dǎo)的復(fù)雜論點(diǎn)解耦研究

摘要：復(fù)雜論點(diǎn)大多隱含多個(gè)分論點(diǎn)，需要針對(duì)性表示和多步驟推理來進(jìn)行論點(diǎn)驗(yàn)證。傳統(tǒng)方法對(duì)隱含分論點(diǎn)的表示大多基于復(fù)雜論點(diǎn)的文本片段，存在以下問題：(1)語(yǔ)境缺失帶來分論點(diǎn)語(yǔ)義改變；(2)分論點(diǎn)粒度過粗帶來驗(yàn)證難度提升；(3)指代問題突出。該文針對(duì)這三個(gè)問題，提出了基于邏輯關(guān)系引導(dǎo)的分論點(diǎn)解耦方法，利用大語(yǔ)言模型的上下文學(xué)習(xí)（in-context-learning）能力將復(fù)雜論點(diǎn)表達(dá)為與或非邏輯關(guān)系聯(lián)結(jié)的分...

多層級(jí)主題場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的智慧康養(yǎng)多模態(tài)最小語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建

摘要：在大語(yǔ)言模型（Large Language Models,LLMs）向智慧康養(yǎng)等垂直領(lǐng)域遷移的過程中，語(yǔ)料構(gòu)建面臨數(shù)據(jù)碎片化、標(biāo)注成本高、語(yǔ)義冗余等挑戰(zhàn)，嚴(yán)重制約了模型的適配性能。為此，該文提出多層級(jí)主題場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的智慧康養(yǎng)多模態(tài)最小語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建方案（HTS-M₂C）。該方案以場(chǎng)景為核心，實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)與邏輯統(tǒng)一；提出“主題-情境-活動(dòng)”多層級(jí)體系，提升語(yǔ)料組織的擴(kuò)展性...

面向藏醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實(shí)體標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建

摘要：藏醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)別是藏醫(yī)藥文本知識(shí)挖掘和信息抽取的關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建實(shí)體標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)是其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。藏醫(yī)藥作為具有完整理論和獨(dú)特治療方法的醫(yī)藥學(xué)體系，蘊(yùn)含豐富的醫(yī)藥知識(shí)。當(dāng)前，通用領(lǐng)域?qū)嶓w語(yǔ)料庫(kù)難以滿足特定領(lǐng)域的任務(wù)需求。尤其在藏醫(yī)藥領(lǐng)域，存在實(shí)體類別不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)規(guī)模小而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)稀疏等問題，這阻礙了藏醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。因此，該文在參考了I2B2實(shí)體標(biāo)注定義和借鑒中英文實(shí)體標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建的...

融合區(qū)域圖剪枝與雙向交叉注意力的信息抽取模型

摘要：從海量文本中提取實(shí)體關(guān)系三元組已成為構(gòu)建知識(shí)圖譜的核心任務(wù)。現(xiàn)有的級(jí)聯(lián)解碼方法會(huì)積累誤差，從而影響模型性能，聯(lián)合解碼方法存在關(guān)系冗余以及重疊三元組問題。在此背景下，該文提出了一種融合區(qū)域圖剪枝與雙向交叉注意力的實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取模型。首先，將輸入文本劃分為若干區(qū)域并基于這些區(qū)域構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，采用關(guān)聯(lián)度評(píng)估函數(shù)移除圖中的無效邊，得到初始狀態(tài)的區(qū)域圖；然后，采用基于雙向交叉注意力的Transformer架...

基于標(biāo)簽增強(qiáng)和對(duì)比學(xué)習(xí)的少樣本命名實(shí)體識(shí)別

摘要：少樣本命名實(shí)體識(shí)別旨在僅依賴少量標(biāo)注實(shí)例識(shí)別命名實(shí)體。大多數(shù)現(xiàn)有的基于原型網(wǎng)絡(luò)的方法難以學(xué)習(xí)穩(wěn)定的類別表示，導(dǎo)致原型不準(zhǔn)確。同時(shí)，標(biāo)簽名稱提供的語(yǔ)義信息有限，導(dǎo)致無法充分表達(dá)類別間的細(xì)粒度差異。為了解決這些問題，該文提出了一種基于標(biāo)簽增強(qiáng)和對(duì)比學(xué)習(xí)的少樣本命名實(shí)體識(shí)別方法，通過構(gòu)建標(biāo)簽的語(yǔ)義信息，利用所有標(biāo)簽的屬性捕捉共享特征，并用注意力機(jī)制計(jì)算標(biāo)簽的語(yǔ)義表示；同時(shí)，利用對(duì)比學(xué)習(xí)探索實(shí)體間及實(shí)體與...

SEBERT：基于語(yǔ)義信息的疫情文本命名實(shí)體識(shí)別

摘要：近年來，新冠疫情持續(xù)爆發(fā)，如何快速處理疫情文本數(shù)據(jù)成為重要挑戰(zhàn)。目前該領(lǐng)域公開的數(shù)據(jù)集相對(duì)較少，因此該文爬取了21個(gè)省級(jí)行政區(qū)的疫情公告并進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建了新冠疫情文本實(shí)體抽取數(shù)據(jù)集。由于數(shù)據(jù)集內(nèi)實(shí)體較為密集，長(zhǎng)實(shí)體過多，目前融入詞匯信息的方法仍然不能有效地處理具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的實(shí)體。該文根據(jù)疫情文本數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)提出了一種基于語(yǔ)義信息的命名實(shí)體識(shí)別模型，通過將語(yǔ)義信息融入字向量增強(qiáng)模型對(duì)長(zhǎng)實(shí)體的檢測(cè)能力...

基于關(guān)鍵實(shí)體的提示學(xué)習(xí)少樣本文本摘要

摘要：生成中，少樣本的生成式摘要已經(jīng)成為一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。針對(duì)現(xiàn)有模型在少樣本情況下無法充分提取源文本全局語(yǔ)義信息特征和摘要關(guān)鍵信息缺失的問題，該文提出一種基于關(guān)鍵實(shí)體抽取的提示學(xué)習(xí)文本摘要模型。首先使用實(shí)體抽取方法對(duì)源文本進(jìn)行實(shí)體抽取，然后通過計(jì)算不同實(shí)體對(duì)于文本的詞頻-逆文檔頻率判斷實(shí)體重要性，選取前三個(gè)關(guān)鍵實(shí)體作為提示學(xué)習(xí)的提示詞，確保摘要文本的關(guān)鍵信息，最后通過改進(jìn)的提示學(xué)習(xí)方法，將提示同時(shí)...

基于自監(jiān)督就診相似性網(wǎng)絡(luò)的藥物推薦

摘要：隨著有限的醫(yī)療資源與不斷升級(jí)的需求之間的不平衡日益加劇，藥物推薦已成為智慧醫(yī)療的重要任務(wù)。藥物推薦主要基于臨床就診數(shù)據(jù)展開，然而當(dāng)前藥物推薦算法對(duì)就診記錄中的隱含信息的挖掘不夠深入，例如，只有單次就診記錄以及具有就診相似性的患者信息均沒有被很好地利用。針對(duì)這些問題，該文提出了基于自監(jiān)督就診相似性網(wǎng)絡(luò)的藥物推薦模型VSimDrug，設(shè)計(jì)了針對(duì)藥物推薦的自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，利用就診信息包括對(duì)單次就診的患者...

整體與局部情緒認(rèn)知協(xié)調(diào)的共情回復(fù)生成模型

摘要：共情回復(fù)生成任務(wù)的目標(biāo)是賦予對(duì)話系統(tǒng)對(duì)說話者情緒的感知能力，并在此基礎(chǔ)上生成具有同理心特質(zhì)的回復(fù)。目前的研究主要關(guān)注建模整體或局部的情緒認(rèn)知狀態(tài)來感知情緒和理解上下文語(yǔ)義，然而情緒認(rèn)知狀態(tài)在整體上反映了說話者的情緒狀態(tài)，在局部上則展示了說話者的情緒體驗(yàn)，這種差異與聯(lián)系在現(xiàn)有模式中缺乏刻畫，限制了模型的能力。為此，該文提出了一個(gè)整體與局部情緒認(rèn)知協(xié)調(diào)的共情回復(fù)生成模型。首先，以構(gòu)建整體與局部知識(shí)的情...

多元知識(shí)圖譜鏈接預(yù)測(cè)研究綜述

摘要：多元知識(shí)圖譜（N-ary Knowledge Graph,NKG）是一種特殊的知識(shí)圖譜，旨在更有效地存儲(chǔ)現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜事實(shí)。與傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜不同，NKG允許一個(gè)事實(shí)包含兩個(gè)以上的實(shí)體，簡(jiǎn)稱多元事實(shí)。NKG鏈接預(yù)測(cè)是為了預(yù)測(cè)NKG中事實(shí)的缺失元素，這對(duì)于補(bǔ)全NKG和進(jìn)一步提高下游應(yīng)用任務(wù)的效果至關(guān)重要。最近，這一領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注。該文首次對(duì)NKG鏈接預(yù)測(cè)研究進(jìn)行了系統(tǒng)回顧。首先給出了NKG鏈...

基于兩種新穎輔助任務(wù)的端到端語(yǔ)音翻譯

摘要：端到端語(yǔ)音翻譯具有跨模態(tài)和跨語(yǔ)言的特性，如何有效利用這些特性是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。該文基于多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，提出兩種新穎的輔助任務(wù)。語(yǔ)音增強(qiáng)的文本翻譯任務(wù)通過在文本翻譯任務(wù)中融入語(yǔ)音模態(tài)信息來緩解語(yǔ)音和文本的模態(tài)差異，最終提升語(yǔ)音翻譯任務(wù)的性能。全局感知條件掩碼語(yǔ)言建模任務(wù)能夠同時(shí)建模轉(zhuǎn)錄文本和譯文，進(jìn)而利用文本的全局上下文信息指導(dǎo)翻譯模型的訓(xùn)練。在MuST-C數(shù)據(jù)集八個(gè)語(yǔ)向的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文方...

基于約束詞-上下文信息交互的詞約束翻譯方法

摘要：在特定領(lǐng)域的機(jī)器翻譯以及交互式翻譯等場(chǎng)景中，往往需要為模型提供詞匯級(jí)別的翻譯知識(shí)作為約束，以保證其在翻譯過程中對(duì)諸如專業(yè)術(shù)語(yǔ)等一些重要詞匯的翻譯準(zhǔn)確性。目前的詞約束翻譯方法主要研究如何在模型輸出的譯文中完整包含所給定的全部約束詞，而忽略了譯文中約束詞與其他上下文非約束詞之間的信息交互的重要性。該文認(rèn)為，約束詞和非約束詞在翻譯過程中可以為彼此提供所需的語(yǔ)義信息。因此，在Transformer模型的解...

基于問題擴(kuò)展的散文答案候選句抽取方法

摘要：在散文閱讀理解中，一方面，問題的題干通常較為簡(jiǎn)潔、用詞較為抽象，機(jī)器難以直接理解問題的含義和要求；另一方面，散文文章較長(zhǎng)，答案候選句分散在文章的多個(gè)段落，給答案候選句抽取任務(wù)帶來巨大挑戰(zhàn)。因此，該文提出了一種基于問題擴(kuò)展的散文答案候選句抽取方法。首先，利用大語(yǔ)言模型抽取文章中與問題題干相關(guān)的詞，構(gòu)建問題詞擴(kuò)展庫(kù)；其次，利用大語(yǔ)言模型強(qiáng)大的生成能力對(duì)原問題的題干進(jìn)行重寫，并利用問題詞擴(kuò)展庫(kù)對(duì)其擴(kuò)展；...

基于表示對(duì)齊增強(qiáng)和外部知識(shí)融合的低資源跨語(yǔ)言文本檢索

摘要：跨語(yǔ)言文本檢索是使用一種語(yǔ)言進(jìn)行查詢，并從另一種語(yǔ)言文檔集中獲取相關(guān)文檔的過程。在中文-越南語(yǔ)、泰語(yǔ)、緬甸語(yǔ)等低資源跨語(yǔ)言檢索任務(wù)中，跨語(yǔ)言檢索標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺且語(yǔ)言差異大，導(dǎo)致查詢和文檔匹配對(duì)齊難度較大。為此，該文分別從跨語(yǔ)言表征對(duì)齊和外部知識(shí)融合兩個(gè)層面進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于表示對(duì)齊增強(qiáng)和外部知識(shí)融合的低資源跨語(yǔ)言文本檢索方法。首先，引入多語(yǔ)言知識(shí)圖譜來豐富查詢的知識(shí)信息；在此基礎(chǔ)上，通過文檔-...

會(huì)議通知|第六屆中國(guó)情感計(jì)算大會(huì)（CCAC2026）將于7月10日-12日在武漢舉行

摘要：<正>情感計(jì)算作為人工智能領(lǐng)域的核心前沿方向，正深度驅(qū)動(dòng)認(rèn)知心理與共情交互、腦電接口、輿情與社會(huì)治理、智能人機(jī)交互、大模型情感理解等領(lǐng)域的創(chuàng)新突破。歷經(jīng)五屆匠心深耕，中國(guó)情感計(jì)算大會(huì)（CCAC）已成長(zhǎng)為國(guó)內(nèi)情感計(jì)算領(lǐng)域規(guī)格最高、影響力最廣、產(chǎn)學(xué)研融合最深的標(biāo)桿性學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。今日，我們正式官宣：第六屆中國(guó)情感計(jì)算大會(huì)（CCAC2026）定于2026年7月10日—7月12日在湖北武漢舉辦...

中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)召開黨委擴(kuò)大會(huì)議 動(dòng)員部署樹立和踐行正確政績(jī)觀學(xué)習(xí)教育

摘要：<正>2026年4月13日上午，中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)第九屆理事會(huì)黨委擴(kuò)大會(huì)議（以下簡(jiǎn)稱會(huì)議）在北京以線上線下相結(jié)合形式召開，就中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)（以下簡(jiǎn)稱學(xué)會(huì)）開展樹立和踐行正確政績(jī)觀學(xué)習(xí)教育進(jìn)行動(dòng)員部署。學(xué)會(huì)黨委副書記、秘書長(zhǎng)孫樂主持會(huì)議，學(xué)會(huì)黨委書記、理事長(zhǎng)方濱興，紀(jì)檢委員、監(jiān)事長(zhǎng)黃河燕，黨委委員，學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)等共11人參加會(huì)議，中國(guó)科協(xié)機(jī)關(guān)黨委領(lǐng)導(dǎo)劉靜受邀參會(huì)督導(dǎo)。會(huì)議傳達(dá)了《中國(guó)科協(xié)...

中國(guó)科協(xié)告示

摘要：<正>中國(guó)科協(xié)曾于2026年3月27日就2026年NeurIPS會(huì)議發(fā)表聲明，本意是盡力維護(hù)我國(guó)關(guān)涉學(xué)者正當(dāng)利益，其措施原則是清晰、適當(dāng)?shù)模瑳]有發(fā)生變化。現(xiàn)就具體含義重申如下：1.學(xué)者參加2026年NeurIPS會(huì)議不納入中國(guó)科協(xié)資助范圍。中國(guó)科協(xié)原有項(xiàng)目包含該國(guó)際會(huì)議預(yù)算的將轉(zhuǎn)用于符合條件的其他國(guó)際會(huì)議項(xiàng)目或全額轉(zhuǎn)入國(guó)內(nèi)項(xiàng)目資助。學(xué)者從科協(xié)以外渠道獲得經(jīng)費(fèi)支持或自費(fèi)參會(huì)的，均不受上述...

古漢語(yǔ)歷時(shí)詞義語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建與應(yīng)用研究

摘要：在數(shù)千年的語(yǔ)言文化傳承中，漢語(yǔ)詞匯語(yǔ)義系統(tǒng)始終處于持續(xù)變化狀態(tài)，這為古漢語(yǔ)信息處理、語(yǔ)言教學(xué)和人文研究帶來了諸多挑戰(zhàn)。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，該研究綜合運(yùn)用古漢語(yǔ)大語(yǔ)言模型和文本向量表征方法，設(shè)計(jì)了高精度的詞義標(biāo)注、對(duì)齊和聚類算法；在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了大規(guī)模、多層次的古漢語(yǔ)歷時(shí)詞義演變資源庫(kù)，收錄先秦至晚清民國(guó)語(yǔ)料規(guī)模近兩億字，覆蓋6萬(wàn)余詞形和12萬(wàn)余義項(xiàng)，支持“語(yǔ)料-詞語(yǔ)-義項(xiàng)-概念”多層級(jí)語(yǔ)言知識(shí)關(guān)聯(lián)。基...

基于神經(jīng)元感知的偽相關(guān)識(shí)別與緩解方法

摘要：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在很多自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著進(jìn)展。然而，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)模型過度依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些特征和任務(wù)標(biāo)簽之間的偽相關(guān)，導(dǎo)致面對(duì)分布外樣本時(shí)泛化性不足。現(xiàn)有的偽相關(guān)識(shí)別主要基于性能測(cè)試和特征歸因等方法，然而這些方法受限于人類先驗(yàn)知識(shí)，難以揭示模型內(nèi)部隱含的偽相關(guān)，而且人工成本較高，限制了其廣泛應(yīng)用。該文提出一種基于神經(jīng)元感知的偽相關(guān)識(shí)別與緩解方法，該方法無需人類先驗(yàn)知識(shí)，通過梯度歸因技術(shù)從模...

基于序列異構(gòu)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的信息傳播預(yù)測(cè)方法

摘要：針對(duì)現(xiàn)有信息傳播預(yù)測(cè)方法存在的用戶動(dòng)態(tài)偏好捕獲不足、源用戶傳播影響挖掘不充分與長(zhǎng)期依賴難學(xué)習(xí)的問題，該文提出基于序列異構(gòu)圖卷積網(wǎng)絡(luò)(Sequential Hetegeneous Graph Convolutional Network, SHGCN)的信息傳播預(yù)測(cè)方法。首先，利用級(jí)聯(lián)序列和社交關(guān)系構(gòu)建異構(gòu)圖與超圖，通過時(shí)間劃分得到序列異構(gòu)子圖與子超圖，采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(Graph Convolutio...

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