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期刊信息/Journal information
计算机工程与科学
国防科学技术大学计算机学院
计算机工程与科学

国防科学技术大学计算机学院

王志英

月刊

1007-130X

jsjgcykx@163.net

0731-84576405

410073

湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院

计算机工程与科学/Journal Computer Engineering and ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊系国防科技大学计算机学院主办的计算机类综合性学术刊物，属中国计算机学会会刊，已先后被列为中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国学术期刊（光盘版）全文入编期刊、中国科学引文数据库来源期刊（CSCD核心）、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊。
正式出版
收录年代

    RIB-NER:基于跨度的中文命名实体识别模型

    田红鹏吴璟玮
    1311-1320页
    查看更多>>摘要：命名实体识别是自然语言处理领域中诸多下游任务的重要基础.汉语作为重要的国际语言,在许多方面具有独特性.传统上,中文命名实体识别任务模型使用序列标记机制,该机制需要条件随机场捕获标签的依赖性,然而,这种方法容易出现标签的错误分类.针对这个问题,提出基于跨度的命名实体识别模型RIB-NER.首先,以RoBERTa-wwm-ext作为模型嵌入层,提供字符级嵌入,以获得更多的上下文语义信息和词汇信息.其次,利用IDCNN的并行卷积核来增强词之间的位置信息,从而使词与词之间联系更加紧密.同时,在模型中融合BiLSTM网络来获取上下文信息.最后,采用双仿射模型对句子中的开始标记和结束标记评分,使用这些标记探索跨度.在 MSRA和 Weibo 2个语料库上的实验结果表明,RIB-NER能够较为准确地识别实体边界,并分别获得了95.11%和73.94%的F1值.与传统深度学习相比,有更好的识别效果.

    中文命名实体识别双仿射模型迭代膨胀卷积神经网络预训练模型跨度

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    2024年中国高校计算机教育大会(CCEC2024)征稿通知

    1320页
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    基于BERT字句向量与差异注意力的短文本语义匹配策略

    王钦晨段利国王君山张昊妍...
    1321-1330页
    查看更多>>摘要：短文本语义匹配是自然语言处理领域中的一个核心问题,可广泛应用于自动问答、搜索引擎等领域.过去的工作大多只考虑文本之间的相似部分,忽略了文本之间的差异部分,从而使模型无法充分利用到决定文本之间是否匹配的关键信息.针对上述问题,提出一种基于BERT字句向量与差异注意力的短文本语义匹配策略,利用BERT对句子对进行向量化表示,使用BiLSTM并引入多头差异注意力机制获取当前字向量与文本全局语义信息之间表征意图差异的注意力权重,结合一维卷积神经网络对句子对的语义特征向量进行降维,最后拼接字句向量并送入全连接层计算出2个句子之间的语义匹配度.通过在LCQMC和BQ Corpus数据集上的实验表明,该策略可以有效提取文本语义差异信息,从而使模型表现出更好的效果.

    短文本语义匹配字句向量表征意图差异注意

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