基于注意力机制的神经匹配模型用于短文本检索
深度学习中的模型解决文本关系抽取问题的方法
深度学习中的模型解决文本关系抽取问题的方法深度学习近年来在自然语言处理领域取得了显著的进展，尤其在文本关系抽取这一任务中，深度学习模型已经成为主要的解决方法。
本文将介绍几种常见的深度学习模型，它们在文本关系抽取问题中的应用，并探讨它们的优缺点。
一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种基于局部感知和参数共享的深度学习模型。
在文本关系抽取中，可以将文本序列表示为词嵌入矩阵，并通过卷积层提取不同位置的特征。
然后，将特征映射到固定长度的向量表示，并输入全连接层进行分类。
CNN模型的优点在于可以捕捉局部特征和词序信息，适用于对于文本中的局部依赖进行建模。
然而，它无法捕捉长距离依赖和语义信息，往往需要较长的文本序列才能获得较好的性能。
二、递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型。
在文本关系抽取中，可以将文本序列表示为词嵌入矩阵，并通过RNN模型对序列进行建模。
RNN模型通过递归地处理输入序列，将前一时刻的隐藏状态传递到下一时刻，以捕捉序列中的依赖关系。
RNN模型的优点在于可以对任意长度的文本序列进行建模，并且能够捕捉长距离的依赖关系。
然而，RNN模型存在梯度消失和梯度爆炸等问题，并且无法并行计算，导致训练过程较为耗时。
三、长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种改进的递归神经网络模型，用于解决RNN模型中的梯度消失和梯度爆炸问题。
在文本关系抽取中，LSTM模型同样可以对文本序列进行建模，并通过记忆单元和门控机制来捕捉长距离的依赖关系。
LSTM模型相比于RNN模型具有更好的记忆能力和长距离依赖建模能力。
它可以更好地处理文本中的语义信息，并且有较好的鲁棒性。
然而，LSTM模型的计算复杂度较高，需要较长的训练时间。
四、注意力机制（Attention）注意力机制是一种用于处理序列数据的重要技术，在文本关系抽取中也有广泛的应用。
注意力机制通过计算不同位置的注意力权重，将不同位置的信息进行加权融合，从而更好地捕捉文本序列中的重要信息。
融合知识图谱与注意力机制的短文本分类模型
第47卷第1期Vol.47No.1计算机工程Computer Engineering2021年1月January2021融合知识图谱与注意力机制的短文本分类模型丁辰晖1，夏鸿斌1，2，刘渊1，2（1.江南大学数字媒体学院，江苏无锡214122；2.江苏省媒体设计与软件技术重点实验室，江苏无锡214122）摘要：针对短文本缺乏上下文信息导致的语义模糊问题,构建一种融合知识图谱和注意力机制的神经网络模型。
借助现有知识库获取短文本相关的概念集,以获得短文本相关先验知识,弥补短文本缺乏上下文信息的不足。
将字符向量、词向量以及短文本的概念集作为模型的输入,运用编码器-解码器模型对短文本与概念集进行编码,利用注意力机制计算每个概念权重值,减小无关噪声概念对短文本分类的影响,在此基础上通过双向门控循环单元编码短文本输入序列,获取短文本分类特征,从而更准确地进行短文本分类。
实验结果表明,该模型在AGNews、Ohsumed 和TagMyNews短文本数据集上的准确率分别达到73.95%、40.69%和63.10%,具有较好的分类能力。
关键词：短文本分类；知识图谱；自然语言处理；注意力机制；双向门控循环单元开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：丁辰晖，夏鸿斌，刘渊.融合知识图谱与注意力机制的短文本分类模型［J］.计算机工程，2021，47（1）：94-100.英文引用格式：DING Chenhui，XIA Hongbin，LIU Yuan.Short text classification model combining knowledge graph and attention mechanism［J］.Computer Engineering，2021，47（1）：94-100.Short Text Classification Model Combining Knowledge Graph and Attention MechanismDING Chenhui1，XIA Hongbin1，2，LIU Yuan1，2（1.School of Digital Media，Jiangnan University，Wuxi，Jiangsu214122，China；2.Jiangsu Key Laboratory of Media Design andSoftware Technology，Wuxi，Jiangsu214122，China）【Abstract】Concerning the semantic ambiguity caused by the lack of context information，this paper proposes a neural network model，which combines knowledge graph and attention mechanism.By using the existing knowledge base to obtain the concept set related to the short text，the prior knowledge related to the short text is obtained to address the lack of context information in the short text.The character vector，word vector，and concept set of the short text are taken as the input of the model.Then the encoder-decoder model is used to encode the short text and concept set，and the attention mechanism is used to calculate the weight value of each concept to reduce the influence of unrelated noise concepts on short text classification.On this basis，a Bi-directional-Gated Recurrent Unit（Bi-GRU）is used to encode the input sequences of the short text to obtain short text classification features，so as to perform short text classification more effectively.Experimental results show that the accuracy of the model on AGNews，Ohsumed and TagMyNews short text data sets is73.95%，40.69%and63.10%，respectively，showing a good classification ability.【Key words】short text classification；knowledge graph；Natural Language Processing（NLP）；attention mechanism；Bi-directional-Gated Recurrent Unit（Bi-GRU）DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00567340概述近年来，随着Twitter、微博等社交网络的出现，人们可以轻松便捷地在社交平台上发布文本、图片、视频等多样化的信息，社交网络已超越传统媒体成为新的信息聚集地，并以极快的速度影响着社会的信息传播格局［1］。
基于自然语言处理的文本自动摘要与生成研究
基于自然语言处理的文本自动摘要与生成研究自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一项重要技术，其目标是使机器能够理解、解释和生成自然语言。
文本自动摘要和生成是NLP的一个关键领域，在信息检索、机器翻译、智能客服等应用中具有广泛的应用价值。
文本自动摘要是指从大段文本中提取出关键信息，生成简明扼要的摘要，以提供给读者快速了解文本内容的概要。
自动摘要的目标是准确地呈现原文的核心主题和重要细节，避免冗余和不相关的信息。
自动摘要在实际应用中非常有用，可以帮助读者节省时间，快速获取所需信息，例如在新闻报道、科技文献等领域。
文本生成是指根据一定的规则和语法，将一些单词或短语组合成有逻辑和语义的句子或段落。
文本生成可以从给定的文本上下文中预测下一个合适的词或短语，以逐步生成连贯的文本。
在自动对话系统、智能广告、自动写作等领域，文本生成可以帮助机器以自然的方式与人类交互，并生成高质量的文本内容。
为了实现文本自动摘要和生成，研究者们设计和开发了各种算法和模型。
其中，基于统计的方法是最早被使用的方法之一。
该方法通过统计文本的特征和结构，计算句子或单词的概率分布，从而确定文本的重要性。
虽然基于统计的方法在一些任务中取得了较好的效果，但其在处理语义关系和上下文等方面仍然存在一定的局限性。
近年来，神经网络模型在文本自动摘要和生成领域取得了显著的进展。
其中，基于编码-解码（Encoder-Decoder）架构的模型被广泛使用。
该架构通过将输入文本编码成一个固定长度的向量表示，然后解码成目标摘要或生成的文本。
编码阶段使用了递归神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等模型，可以有效地捕捉句子中的语法和语义信息。
在解码阶段，模型通过生成逐步预测的方式，逐步生成目标文本。
不仅如此，近年来，基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络模型也被广泛应用于文本自动摘要和生成任务中。
基于Transformer模型的主题建模与文本聚类技术研究
基于Transformer模型的主题建模与文本聚类技术研究Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，近年来在自然语言处理领域取得了巨大的成功。
主题建模和文本聚类是文本挖掘领域的两个重要任务，它们在信息检索、推荐系统和舆情分析等领域具有广泛的应用。
本文将基于Transformer模型，探讨其在主题建模和文本聚类任务中的应用，并对其进行深入研究。
首先，我们将介绍Transformer模型的基本原理。
Transformer 模型是由Google提出的一种完全基于注意力机制的神经网络结构，它摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）中存在的序列依赖性和局部感知性限制。
Transformer通过自注意力机制实现了全局信息交互，并通过位置编码解决了序列信息丢失问题。
这种新颖而高效的结构使得Transformer在处理长文本时具有更好的效果。
接下来，我们将讨论主题建模任务中基于Transformer模型的应用。
主题建模旨在从大规模文本数据中挖掘出潜在主题，并对每个文档进行主题分布表示。
传统方法如潜在狄利克雷分配（LDA）和隐含狄利克雷分配（LDA）等在处理大规模数据时存在计算效率低和模型复杂度高的问题。
而基于Transformer模型的主题建模方法通过利用Transformer的全局信息交互和位置编码特性，能够更好地捕捉文本中的主题信息。
同时，Transformer模型还可以通过自注意力机制自动学习文本中的关键词和关键短语，从而更好地表达主题信息。
然后，我们将探讨文本聚类任务中基于Transformer模型的应用。
文本聚类旨在将相似主题或语义相关性较高的文本归为一类。
传统方法如K-means等在处理大规模数据时存在计算复杂度高和聚类效果不佳等问题。
而基于Transformer模型的文本聚类方法可以通过学习词语之间的相似性来实现更好的聚类效果。
由于Transformer能够充分利用全局信息交互，它能够捕捉到更丰富、更准确的语义特征，并且可以通过自注意力机制自动学习词语之间相似性。
自然语言处理中常见的语言模型及其应用
自然语言处理（NLP）是一门涉及人工智能、计算机科学和语言学的交叉学科，其目标是使计算机能够理解、解释和处理人类语言。
在NLP领域中，语言模型是一种常见的技术，它在文本生成、机器翻译、语音识别等方面发挥着重要作用。
本文将介绍一些常见的语言模型以及它们在自然语言处理中的应用。
一、n-gram模型n-gram模型是一种基于统计的语言模型，它通过计算文本中相邻n个词的出现概率来预测下一个词的可能性。
例如，在一个句子“我爱吃冰淇淋”的语料库中，n-gram模型可以通过统计“我爱吃”、“爱吃冰”、“吃冰淇”等词组的频率来预测下一个词是“冰淇淋”的概率。
n-gram模型在文本生成、自动文本分类等任务中有着广泛的应用，但它也存在着词序信息不够丰富、数据稀疏等问题。
二、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型，它通过在不同时间步共享权重参数来捕捉序列数据中的长期依赖关系。
在自然语言处理中，RNN被广泛应用于语言建模、机器翻译、命名实体识别等任务中。
由于其对序列信息的处理能力，RNN在翻译长句子和处理长文本时表现更加优秀。
三、长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门控单元来有效解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM在自然语言处理领域中被广泛应用于句子情感分析、语言建模、文本生成等任务中。
相比于传统的RNN，LSTM能够更好地捕捉长期依赖关系，从而提升了模型的性能。
四、Transformer模型Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域中取得了巨大的成功。
Transformer模型通过自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，并且通过多头注意力机制来并行处理不同维度的信息。
由于其能够处理长距离依赖和并行计算的能力，Transformer模型在机器翻译、文本生成、语言建模等任务中表现出色。
基于注意力机制的文本分类技术研究
基于注意力机制的文本分类技术研究随着信息时代的到来，我们日常接触的文本数据越来越多，文本分类技术也成为了研究热点。
文本分类是指将一个给定的文本归为一个或多个已知类别的过程，是文本挖掘、信息检索和自然语言处理领域中的重要任务之一。
而基于注意力机制的文本分类技术，则是在目前文本分类技术发展中的一个重要分支，本文将从注意力机制的概念入手，深入探究该技术的研究现状及未来发展趋势。
一、注意力机制的基本概念注意力机制，是模拟人类视觉系统的一种方法，通过对不同区域分别分配不同的权值、不同的特征表示能力来提高模型的效果。
在自然语言处理领域中，注意力机制是计算机自动给不同位置分配具有不同权重的能力。
在文本分类任务中，注意力机制侧重于关注文本中的哪些信息最具有区分度，从而达到更好的文本分类效果。
不同于传统的文本分类技术，注意力机制在特征提取的过程中引入了文本中各词语之间的关联性，并且能够根据不同任务对特征的重要性进行加权。
具体来说，在一个文本序列上，注意力机制能够自适应地计算得到不同位置之间的注意力分数，使得模型能更加关注那些对当前任务最有帮助的文本信息。
二、基于注意力机制的文本分类技术研究在目前的文本分类研究中，基于注意力机制的文本分类技术已经成为了一个研究热点。
下面，我们从模型结构、训练策略、应用场景等方面进行梳理。
1. 模型结构在注意力机制的应用领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两大主流模型结构。
可以说，目前的基于注意力机制的文本分类模型都是在这两种模型基础上进行了不同程度的优化与改进。
其中，CNN模型结构主要适用于文本较短、语义不深、重点在于局部关键信息的分类任务。
该模型结构的主要优点在于，能够通过卷积层的方式捕获全局信息，在此基础上添加注意力机制，能够进一步关注文本中具有判别性的关键所在，从而提高模型分类效果。
而RNN模型结构适用于长文本表示，如情感分析、文本分类、机器翻译等问题，由于其为序列模型，能够较好地识别文本中的语言信息。
基于深度学习技术的文本自动摘要实现
基于深度学习技术的文本自动摘要实现近年来，随着社交媒体和数字化内容的快速发展，人们所面对的信息过载问题日益严重。
在浩如烟海的文本信息中，如何迅速准确地获取关键信息成为了一个迫切需要解决的问题。
而文本自动摘要技术的出现，为解决这一问题提供了一种有效的途径。
一、深度学习技术概述深度学习是机器学习的分支之一，它模仿人类神经系统的结构与功能，通过多层神经网络进行信息的学习和处理。
深度学习技术在处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）任务中表现出色，尤其在文本摘要方面的应用得到了广泛关注。
二、基于深度学习的文本自动摘要模型基于深度学习的文本自动摘要模型主要包括编码器-解码器模型和注意力机制模型。
1. 编码器-解码器模型编码器-解码器模型是深度学习文本自动摘要模型的经典结构之一。
它由两部分组成：编码器和解码器。
编码器负责将输入的原文本编码成低维语义向量，解码器则根据这个语义向量生成摘要。
2. 注意力机制模型注意力机制模型是在编码器-解码器模型的基础上进一步发展而来的，它克服了编码器-解码器模型在处理较长文本时的问题。
注意力机制模型通过对编码器生成的语义向量进行加权，使得解码器能够有选择性地关注原文本中的重要信息，从而生成更加准确的摘要。
三、实现文本自动摘要所需的数据集和算法要实现文本自动摘要，我们需要使用合适的数据集和算法。
1. 数据集在深度学习中，常用的文本自动摘要数据集有CNN/Daily Mail和Gigaword等。
这些数据集包含了大量的新闻和文章，可以用于训练和评估摘要模型的性能。
2. 算法常用的文本自动摘要算法包括Seq2Seq、Pointer-Generator Network 和BERT等。
Seq2Seq是一种经典的编码器-解码器模型，适用于生成短文本摘要。
Pointer-Generator Network结合了抽取式和生成式方法，具有更好的灵活性和准确性。
使用自然语言处理技术进行文本相似度匹配的方法
使用自然语言处理技术进行文本相似度匹配的方法在当今信息爆炸的时代，人们在互联网上产生了海量的文本数据。
这些数据的有效利用对于我们获取有用信息、开展各种应用具有重要意义。
文本相似度匹配技术是指通过计算两段文本之间的相似度来评估它们之间的语义相关性。
在信息检索、文本分类、问答系统和推荐系统等领域，文本相似度匹配技术都具有广泛的应用。
自然语言处理技术是实现文本相似度匹配的重要手段之一。
下面我们将介绍几种常用的自然语言处理技术及其在文本相似度匹配中的应用。
1. 文本向量化文本向量化是将文本转化为向量表示的过程。
常见的文本向量化方法包括词袋模型（Bag-of-Words，BoW）、词嵌入（Word Embedding）和BERT等预训练模型。
词袋模型将文本看作一个词的集合，每个词的出现与否构成一个特征；词嵌入通过训练将每个词映射到一个低维的实数向量，用于表示词之间的语义关系；BERT通过自监督学习获得上下文相关的词向量表示。
2. 文本相似度计算文本相似度计算是衡量两段文本之间语义相关性的过程。
常用的计算方法有余弦相似度、编辑距离、Jaccard相似系数和TF-IDF等。
余弦相似度是通过计算两个向量的夹角来评估它们之间的相似程度；编辑距离是通过计算两个字符串之间的最短编辑操作次数来衡量它们的相似性；Jaccard相似系数是通过计算两个集合的交集与并集的比值来度量它们之间的相似度；TF-IDF（词频-逆文档频率）通过计算词的频率和逆文档频率来量化词在文本中的重要程度。
3. 词语语义相似度计算词语语义相似度计算是衡量两个词之间语义相关性的过程。
该任务可以通过词嵌入模型来实现，例如使用Word2Vec、GloVe和FastText等模型。
这些词嵌入模型通过训练将词映射到低维的实数向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。
4. 文本匹配模型文本匹配模型是使用深度学习方法进行文本相似度匹配的一种常见方法。
常用的文本匹配模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制模型。
利用Transformer进行文本摘要生成
利用Transformer进行文本摘要生成利用Transformer进行文本摘要生成Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在文本生成任务中取得了很大的成功。
其中之一就是文本摘要生成，它可以将一段较长的文本内容自动地转化为简短的摘要，以准确地概括原文的关键信息。
本文将介绍如何利用Transformer模型进行文本摘要生成，并探讨其应用领域和未来发展方向。
一、Transformer模型简介Transformer模型是由Google团队在2017年提出的一种革命性模型，用于解决自然语言处理任务。
与传统的循环神经网络（RNN）模型相比，Transformer模型采用了注意力机制，能够更好地捕捉文本中的长距离依赖关系。
Transformer模型由编码器和解码器组成，其中编码器负责将输入的序列编码成上下文相关的表示向量，解码器则根据编码器的输出和先前生成的部分摘要来生成下一个摘要单元。
通过多层的自注意力机制和前馈神经网络，Transformer模型能够有效地对文本的语义进行建模。
二、文本摘要生成的基本流程文本摘要生成的基本流程包括输入预处理、模型训练和摘要生成三个主要步骤。
1. 输入预处理在输入预处理阶段，首先需要对原始文本进行分词处理，将文本拆分成单词或者子词的序列。
接着，将分词后的序列转化为对应的词嵌入表示，常用的方法有使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe）或自行训练词向量。
2. 模型训练在模型训练阶段，需要准备好训练数据集，其中包括原文和对应的摘要。
Transformer模型将原文序列作为输入，并通过解码器生成相应的摘要序列。
训练时，需要定义损失函数和优化器。
常用的损失函数有交叉熵损失函数，用于计算生成的摘要与目标摘要之间的差异。
优化器的选择可以使用Adam、SGD等算法，用于更新模型的参数。
3. 摘要生成在摘要生成阶段，采用训练好的Transformer模型对输入文本进行预测。
自回归 transformer 预训练方法-概述说明以及解释
自回归transformer 预训练方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述自回归Transformer预训练方法是一种在自然语言处理领域中应用广泛的技术。
随着深度学习的发展，自回归模型和Transformer模型逐渐成为了研究和应用的热点。
自回归模型是一种生成式模型，它可以根据历史输入来预测下一个输出。
而Transformer模型则是一种基于注意力机制的神经网络模型，具有优秀的建模能力。
结合自回归模型和Transformer模型的特点，自回归Transformer预训练方法能够更好地捕捉文本中的语义和上下文信息。
自回归Transformer预训练方法的工作原理是先利用大规模的无标注数据集进行预训练，从而学习到丰富的语言表征。
在预训练阶段，模型通过自回归的方式逐步生成下一个词，从而不断扩展其语言理解能力。
预训练完成后，通过微调等方法，在具体的任务上进行进一步的训练和调整，从而使模型更好地适应具体任务的要求。
自回归Transformer预训练方法具有许多优势。
首先，它可以通过预训练大规模无标注数据来学习通用的语言表示，从而避免了需要大量标注数据的问题。
其次，预训练方法采用的自回归模型和Transformer模型相结合，能够更好地捕捉文本中的上下文信息和语义关系。
此外，自回归Transformer预训练方法还可以通过精细的调整和优化，在具体任务上取得更好的性能。
因此，它在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。
本文旨在探讨自回归Transformer预训练方法的原理和应用，以及其在自然语言处理任务中的优势。
在接下来的章节中，将首先介绍自回归模型和Transformer模型的基本原理，然后详细讨论自回归Transformer 预训练方法的工作机制和优势。
最后，将对该方法的应用前景和展望进行展示和分析。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：文章结构部分:在本文中，我们将会按照以下结构展开对自回归Transformer 预训练方法的探讨。
基于注意力机制的文本分类例子
基于注意力机制的文本分类例子
基于注意力机制的文本分类是一种利用注意力机制来提高文本分类性能的方法。
注意力机制允许模型在处理输入时聚焦于特定部分，从而提高对关键信息的捕捉和利用。
以下是一个基于注意力机制的文本分类的例子：
假设我们有一个任务是对电影评论进行情感分类，即判断评论是正面的还是负面的。
我们可以使用基于注意力机制的模型来实现这一任务。
首先，我们需要将评论转换成词嵌入向量表示。
然后，我们可以使用注意力机制来加强模型对于关键词的关注。
在这个例子中，我们可以使用双向长短时记忆网络（BiLSTM）作为基础模型，然后在其之上加入注意力机制。
在训练过程中，模型将学习如何分配注意力权重给不同的词语，从而提高对于情感分类有用的词语的重要性。
在推理阶段，模型可以根据每个词的注意力权重来对评论进行分类。
通过注意力机制，模型可以更加准确地捕捉到评论中对情感分类有贡献的词语，从而提高分类的准确性。
除了BiLSTM，还有其他基于注意力机制的模型，如
Transformer等，也可以用于文本分类任务。
这些模型利用自注意
力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而提高文本
分类的性能。
总之，基于注意力机制的文本分类通过提高模型对关键信息的
关注度，可以有效提升文本分类的性能，特别是在处理长文本和复
杂语境的情况下。
这种方法在自然语言处理领域取得了很好的效果，并且在实际应用中得到了广泛的应用。
自然语言处理中的文本摘要模型
自然语言处理中的文本摘要模型自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP的众多任务中，文本摘要是一个具有挑战性和实用性的问题。
文本摘要旨在从大量的文本中提取出最重要的信息，以便用户能够快速了解文本的主要内容。
在过去的几十年里，研究人员提出了许多文本摘要模型，其中一些模型已经取得了显著的成果。
传统的文本摘要模型主要分为抽取式和生成式两种类型。
抽取式摘要模型通过从原始文本中选择最相关的句子或短语来生成摘要。
这种方法的优点是生成的摘要可以完全基于原始文本，不需要额外的语言生成过程。
然而，抽取式摘要模型的缺点是它们无法生成新的句子或短语，而只能从原始文本中选择已有的内容。
生成式摘要模型则通过使用自然语言生成技术来生成全新的摘要。
这种方法的优点是它可以生成更加准确和流畅的摘要，但它也面临着一些挑战。
生成式摘要模型需要具备理解原始文本、生成合理语句以及保持摘要内容的一致性等复杂任务。
此外，生成式摘要模型还需要解决摘要长度、信息丢失和语法错误等问题。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的文本摘要模型取得了显著的进展。
其中，编码-解码模型（Encoder-Decoder Model）是最常用的生成式摘要模型之一。
编码-解码模型通过将原始文本编码为一个固定长度的向量表示，然后使用解码器将该向量解码为摘要。
这种模型可以使用递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）或者长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）进行实现。
除了编码-解码模型，还有一些其他的生成式摘要模型被提出。
其中，基于注意力机制的模型（Attention-Based Model）在文本摘要任务中取得了显著的成果。
注意力机制可以使模型能够更加关注输入文本中的重要信息，从而生成更加准确和有逻辑的摘要。
基于Self-Attention和Bi-LSTM的中文短文本情感分析
基于Self-Attention和Bi-LSTM的中文短文本情感分析吴小华;陈莉;魏甜甜;范婷婷【摘要】短文本情感分析用于判断文本的情感极性,在商品评论、舆情监控等领域有重要应用.由于目前主流的基于词注意力机制的双向循环神经网络模型性能很大程度上依赖于分词的准确性,且注意力机制需较多的参数依赖,无法使模型更多的关注短文本的内部序列关系.针对上述问题,该文提出了基于字向量表示方法并结合Self-attention和BiLSTM的中文短文本情感分析算法.首先,对短文本进行字向量化表示,采用BiLSTM网络提取文本上下文关系特征,通过自注意力机制动态调整特征权重,Softmax分类器得到情感类别.在COAE 2014微博数据集和酒店评论数据集的实验结果表明,采用字向量文本表示方法较词向量更适合短文本,自注意力机制可以减少外部参数依赖,使模型能学到更多的文本自身关键特征,分类性能可分别提高1.15％和1.41％.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2019(033)006【总页数】8页(P100-107)【关键词】情感分析;字向量;自注意力机制;双向长短时记忆网络【作者】吴小华;陈莉;魏甜甜;范婷婷【作者单位】西北大学信息科学与技术学院 ,陕西西安 710127;西北大学信息科学与技术学院 ,陕西西安 710127;西北大学信息科学与技术学院 ,陕西西安 710127;西北大学信息科学与技术学院 ,陕西西安 710127【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着自媒体及社交平台的发展，社会焦点问题和突发事件讨论、电商商品评价等信息在网上广泛传播，产生大量短文本信息。
例如，微博头条、微信留言、时事新闻的用户评论、电商买家评论等。
对短文本进行情感倾向性分析，并从中抽取有价值的信息，一直以来受到工业界和学术界的普遍关注[1]。
文本情感分析是指对带有情感色彩的主观性文本信息进行分析、处理、归纳总结并判断其情感倾向[2]。
基于BERT模型和双通道注意力的短文本情感分析方法
信IB与电腐China Computer&Communication2021年第5期基于BERT模型和双通道注意力的短文本情感分析方法金华涛（任子行网络技术股份有限公司，北京100029）摘要：语篇情绪分析是自然语言处理的热门研究内容之一，已广泛应用在很多领域.因为主题建模能够发现隐含的语义结构，所以很多学者提出了基于主题模型的情感分析模型，虽然都考虑了语篇语境，但是还缺乏对情感语境的考虑和整合.针对情感分析任务和短文的特殊性，本文首先分析了BERT模型的发展历程和研究现状，进而分析了短文本情感分析网络设计，最后结合情感语境提出了基于词汇和主题的情感分类模型，希望能够为相关研究提供借鉴.关键词：BERT模型；双通道注意力；短文本情感分析中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1003-9767（2021）05-041-03Short Text Sentiment Analysis Method Based on BERT and Dual Channel AttentionJIN Huatao(Surfilter Network Technology Co.,Ltd.,Beijing100029,China)Abstract:Discourse sentiment analysis is one of the popular research contents of natural language processing,and it has been widely used in many fields.Because topic modeling can discover the implicit semantic structure,many scholars have proposed emotional analysis models based on topic models.Although they all consider the context of the text,they still lack consideration and integration of the emotional context.Aiming at the particularity of sentiment analysis tasks and short texts,this article first analyzes the development process and research status of the BERT model,and then analyzes the short text sentiment analysis network design,and finally proposes a vocabulary and topic-based sentiment classification model based on sentiment context,hoping to provide reference for related research.Keywords:Bert Model;Two Channel Attention;Short Text Sentiment Analysis0引言交互式网络改变了用户和网络之间的关系，用户已经成为内容的重要来源。
《基于深度学习的自动文本摘要技术研究与应用》
《基于深度学习的自动文本摘要技术研究与应用》一、引言随着互联网的快速发展和信息技术的不断更新，信息量呈现爆炸式增长，人们在获取和利用信息时面临着巨大的挑战。
自动文本摘要技术应运而生，它可以帮助人们快速理解大量文本信息，从而为日常生活和工作带来极大的便利。
基于深度学习的自动文本摘要技术以其出色的性能和灵活性成为了研究热点。
本文旨在研究基于深度学习的自动文本摘要技术的研究现状，分析其核心技术、常见方法及存在的问题，并探讨其在实际应用中的价值和前景。
二、深度学习在自动文本摘要技术中的应用1. 深度学习框架深度学习框架是自动文本摘要技术的核心，主要包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等。
这些框架能够有效地处理序列数据，捕捉文本的上下文信息，为自动文本摘要提供了强有力的支持。
2. 常见方法（1）编码器-解码器模型：编码器负责提取文本特征，解码器则负责生成摘要。
该模型在自动文本摘要领域得到了广泛应用。
（2）注意力机制：通过引入注意力机制，模型可以关注与生成摘要相关的文本部分，从而提高摘要的准确性和可读性。
（3）预训练技术：利用大规模语料库进行预训练，使模型具备更强的泛化能力和鲁棒性。
三、核心技术分析1. 文本表示：将文本转换为计算机可处理的数值形式，如词向量、句向量等。
2. 特征提取：利用深度学习框架提取文本特征，如语义信息、上下文信息等。
3. 摘要生成：根据提取的文本特征，生成简洁、准确的摘要。
四、问题与挑战1. 数据稀疏性问题：目前可用的高质量训练数据相对较少，限制了模型的性能提升。
2. 领域适应性：不同领域的文本具有不同的语言风格和表达方式，如何使模型具备更好的领域适应性是一个亟待解决的问题。
3. 评估标准：如何客观、全面地评估自动生成的摘要仍是一个挑战。
现有的评估标准仍有待进一步完善。
五、应用前景与价值1. 新闻媒体：自动文本摘要技术可以帮助新闻媒体快速获取关键信息，提高新闻报道的效率和质量。
使用CHATGPT进行文本摘要和总结生成
使用CHATGPT进行文本摘要和总结生成CHATGPT（Conversational Hieararchical Attention Transformer for Text Summarization）是一种基于注意力机制的神经网络模型，在文本摘要和总结生成方面具有很高的效果。
它能够自动提取文本中的关键信息，生成准确且紧凑的摘要和总结。
本文将介绍CHATGPT的原理和应用，并讨论其优点和局限性。
一、CHATGPT的原理CHATGPT是建立在Transformer模型的基础上的。
Transformer模型是一种使用自注意力机制（self-attention mechanism）来捕捉文本中词与词之间关系的深度学习模型。
CHATGPT在Transformer模型的基础上进行了改进，引入了对话式结构和分层注意力机制（hierarchical attention mechanism）。
对话式结构是CHATGPT的一个显著特点。
它允许模型通过上下文理解和生成文本，使得摘要和总结能够更好地融入语境。
CHATGPT采用多轮对话的方式，将上文作为模型输入来生成下文。
这种对话式结构能够更好地模拟人类的阅读和理解过程，提高生成文本的质量。
分层注意力机制是CHATGPT的另一个关键特点。
它通过对模型注意力的分层处理，将对话分为全局层和局部层。
全局层用于对整篇文本进行摘要和总结的生成，而局部层则用于对每个句子或短语进行细节的提取。
这种分层注意力机制使得CHATGPT能够同时关注全局和局部的信息，生成更加准确的摘要和总结。
二、CHATGPT的应用CHATGPT在文本摘要和总结生成方面有着广泛的应用。
它可以应用在新闻摘要、文档摘要、电子邮件摘要等场景中，帮助人们快速获取文本的要点和主题。
在新闻摘要中，CHATGPT可以自动从一篇或多篇新闻报道中提取关键内容，生成简洁准确的新闻摘要。
这对于新闻平台和读者来说都是非常有价值的，可以节省时间和精力，快速获取新闻的主要信息。
《基于深度学习的自动文本摘要技术研究与应用》
《基于深度学习的自动文本摘要技术研究与应用》一、引言随着信息技术的迅猛发展，海量的文本数据正在迅速增长，对人们处理和理解这些数据带来了极大的挑战。
在这样的背景下，自动文本摘要技术应运而生，其目的是通过自动化的方法从原始文本中提取出关键信息，形成简洁、明了的摘要，帮助用户快速了解文本内容。
近年来，基于深度学习的自动文本摘要技术研究与应用取得了显著的成果，为文本处理领域带来了新的突破。
二、深度学习在自动文本摘要中的应用1. 深度学习框架深度学习框架是自动文本摘要技术的基础。
目前，常见的深度学习框架包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等。
这些框架可以有效地捕捉文本的序列信息，对于处理自然语言文本具有重要意义。
2. 深度学习模型在自动文本摘要中，常见的深度学习模型包括编码器-解码器模型、注意力机制模型等。
编码器-解码器模型可以将原始文本编码成固定长度的向量表示，再通过解码器生成摘要。
注意力机制模型则可以在生成摘要时关注原始文本中的关键信息。
三、自动文本摘要技术的分类与研究进展1. 抽取式摘要抽取式摘要是从原始文本中直接抽取关键信息，形成摘要。
该方法简单易懂，但往往忽略了原文中的语义信息和上下文关系。
近年来，基于深度学习的抽取式摘要技术得到了广泛研究，通过训练模型学习原文的语义表示和关键信息。
2. 生成式摘要生成式摘要是通过生成新的句子和词汇来形成摘要。
该方法可以更好地保留原文的语义信息和上下文关系，但需要更复杂的模型和算法。
基于深度学习的生成式摘要技术已经取得了显著的进展，通过训练模型学习原文的语言规则和生成摘要的技巧。
四、自动文本摘要技术的应用自动文本摘要技术在多个领域得到了广泛应用，如新闻报道、学术论文、社交媒体等。
在新闻报道中，自动文本摘要技术可以帮助用户快速了解新闻内容；在学术论文中，该技术可以帮助研究人员快速了解文献的研究内容和结论；在社交媒体中，该技术可以帮助用户快速浏览和分享信息。
短文本相似度最好算法
短文本相似度最好算法
下面我将介绍几种目前被认为较好的短文本相似度算法：
1.基于词向量的方法：词向量是将每个词映射到一个实数向量的表示
方法。
这种方法先将短文本中的词转换成词向量，然后计算两个短文本的
词向量之间的相似度。
这种方法能够捕捉到词语的语义信息，但对于短文
本来说可能存在词量不足的问题。
2.基于句子向量的方法：句子向量是将整个句子映射到一个实数向量
的表示方法。
这种方法在计算相似度时直接比较两个句子的向量。
这种方
法能够捕捉到整个句子的语义信息，但在捕捉细粒度的语义差异上可能存
在一定的限制。
3.基于注意力机制的方法：注意力机制是一种用来选择输入中相关部
分的机制。
这种方法可以通过计算两个短文本中每个词之间的注意力得分，来衡量两个短文本的相似度。
通过引入注意力机制，可以更加细致地考虑
不同词的重要性。
4.基于图神经网络的方法：图神经网络是一种能够处理图结构数据的
神经网络模型。
在短文本相似度任务中，可以将每个短文本看作一个节点，将两个短文本之间的相似度看作边的权重，从而构建一个图结构。
通过图
神经网络的学习和推理，可以得到两个短文本的相似度。
以上是一些常见的短文本相似度算法，它们各有优缺点，适用于不同
的场景和数据集。
在实际应用中，还可以根据具体需求选择合适的算法或
者进行组合使用，以达到最好的相似度计算效果。
语义文本相似度计算方法研究综述
语义文本相似度计算方法研究综述目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述目的与结构 (5)二、基于词向量的语义文本相似度计算 (5)2.1 词向量表示方法 (7)2.2 基于词向量的相似度计算方法 (8)2.3 词向量模型优化 (9)三、基于深度学习的语义文本相似度计算 (10)3.1 循环神经网络 (11)3.2 卷积神经网络 (13)3.3 自注意力机制 (14)四、基于图的方法 (15)4.1 图表示方法 (16)4.2 图上采样与聚类 (18)4.3 图匹配算法 (19)五、混合方法 (21)5.1 结合多种表示方法的混合策略 (22)5.2 不同任务间的知识迁移 (23)六、评估与优化 (24)6.1 评估指标 (25)6.2 算法优化策略 (26)七、应用领域 (28)7.1 自然语言处理 (29)7.2 信息检索 (30)7.3 问答系统 (32)7.4 多模态语义理解 (33)八、结论与展望 (34)8.1 研究成果总结 (35)8.2 现有方法的局限性 (37)8.3 未来发展方向 (38)8.4 对研究者的建议 (39)一、内容概括语义文本表示与相似度计算方法：首先介绍了语义文本表示的基本概念和方法，包括词向量、句子向量、文档向量等，以及这些表示方法在相似度计算中的应用。
基于统计的方法：介绍了一些基于统计的文本相似度计算方法，如余弦相似度、Jaccard相似度、欧几里得距离等，分析了它们的优缺点及应用场景。
基于机器学习的方法：介绍了一些基于机器学习的文本相似度计算方法，如支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵模型(ME)等，讨论了它们的原理、优缺点及适用性。
深度学习方法：重点介绍了近年来兴起的深度学习方法在语义文本相似度计算中的应用，如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)等，分析了它们在文本相似度计算中的性能及局限性。
基于注意力机制双通道复合模型的文本情感分类
基于注意力机制双通道复合模型的文本情感分类
邹波蓉;王一丞;王伟东;侯庆华;武会斌
【期刊名称】《河南理工大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(41)6
【摘要】针对目前常见神经网络在处理中文短文本情感分类任务中对文本数据复杂信息特征提取不完整,致使前后关联性文本学习不充分等问题,提出一种结合注意力机制的双通道复合网络模型。
首先对语料进行预处理形成文本向量矩阵;然后在两个通道中分别利用卷积神经网络层,双向耦合输入和遗忘门网络层提取样本向量的局部特征,用以学习前后词向量之间的联系;再分别加入注意力机制网络层,对不同情感密度的文本信息进行权重分配,提高重点信息对句子情感分类的影响强度;最终将两个通道特征向量进行融合,计算文本数据概率分布。
提出的多层混合网络模型在京东商品评论集和搜狐新闻数据集上测试结果显示,准确率分别达到93.17%和91.18%,F-SCORE数值达到93.12%和91.12%,验证了该复合模型应用于文本情感分析的有效性。
【总页数】8页(P155-162)
【作者】邹波蓉;王一丞;王伟东;侯庆华;武会斌
【作者单位】河南理工大学物理与电子信息学院;河南理工大学电气工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于BERT和双通道注意力的文本情感分类模型
2.基于注意力机制的微博文本情感分类模型
3.基于HAN的双通道复合模型的文本情感分类
4.基于注意力机制的双通道DAC-RNN文本分类模型
5.基于ERNIE和融合双通道特征的文本情感分类模型
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基于注意力机制的神经匹配模型用于短文本检索
【导读】在基于检索的问答系统中，很重要的一步是将检索到的答案进行排序得到最佳的答案。
在检索到的答案比较短时，对答案进行排序也成为了一个难题。
使用深度学习的方法，如建立在卷积神经网络和长期短期记忆模型基础上的神经网络模型，不需要手动设计语言特征，也能自动学习问题与答案之间的语义匹配，但是缺陷是需要词汇重叠特征和BM25等附加特征才能达到较好的效果。
本文分析了出现这个问题的原因，并提出了基于值的权值共享的神经网络，并使用注意力机制为问题中的值赋予不同的权值。
专知内容组编辑整理。
1. 如果不结合其他功能，我们是否可以构建深度学习模型，与使用特征工程的方法相比，可以达到相当甚至更好的性能？
2. 通过结合附加功能，我们的模型可以超越问题回答的最先进模型吗？
为了解决这些研究问题，我们分析了现有的深度学习架构，并发现了以下两个事实：
1. 一些深度学习架构，如CNN不是专门为问题/答案匹配而设计的：有些方法使用CNN进行问题/答案匹配。
然而，CNN最初是为计算机视觉（CV）设计的，计算机视觉使用位置共享权重和局部感知滤波器来学习，是因为许多CV任务的空间规律性，图片的像素点的分布很大程度上和周围的像素有关。
然而，问题与答案之间的语义匹配可能不存在这样的空间规律性，由于自然语言的复杂语言特性，问答词之间的重要相似性信号可能出现在任何位置。
同时，基于LSTM的模型依次查看问题/答案匹配问题办法。
如果问题和回答之间没有直接的交互作用，模型可能无法捕捉到足够详细的匹配信号。
对此，本文提出的改进是，将基于位置的权值共享改变成基于值的权值共享。
2. 缺乏建模问题重点：理解问题的重点，例如问题中的重要术语，有助于正确排列答案。
例如，在“汉堡王第一家餐厅在哪里打开”这个问题，关于“汉堡”，“国王”，“开放”等等的答案是至关重要的。
大多数现有的文本匹配模型并不明确模型问题的重点。
例如，基于CNN的模型在匹配回答术语
▪aNMM-1
阵。
那么问题来了，同一个问题的不同答案的词的个数不一样，得到的匹配矩阵的大小不一样，不利于后面神经网络中的全连接计算。
为了将不一样的矩阵的维度变成一致的，参考了CNN+Maxpooling的做法，对矩阵按行处理，最终的得到M*1的一个向量。
2. 使用基于值的权值共享将匹配矩阵编程相同维度。
CNN的关键思想是，相对位置一致的一些结点权值共享，这也是基于图像的像素点和周围像素点关系很大的假设之上的。
使用基于位置的权值共享时，可表示成如下所示，其中同样颜色的边表示相同的权值。
然而，问题与答案之间的语义匹配可能不存在这样的空间规律性，因此，采用相同的值共享权值的方式，来组织网络，如下图所示。
其中，匹配矩阵中相似度为1的所有节点共享一个权值，相似度在[0,0.5)之间的节点，共享一个权值，相似度在[0.5,1)之间的节点，共享一个权值。
通过这样的方式，可以将计算得到的匹配矩阵转换为相同维度的，并且不管输入矩阵的维度怎么样，隐层节点的个数是固定的。
3. 使用问题的注意力机制，学习问题中每个词的重要度，并该问答对最后的分值。
经过前两步，每一个QA对都可以计算得到一个M* 1 的向量，向量中的每一个元素代表了这个答案与问题中的每一个词的相似度，为了计算最后的相似度，我们并不是将这些值直接相加，得到整个问题与答案之间的相似度，而是为每个词赋予不同的权值，然后再加权。
为了完成这一点，我们增加了一个参数v 并使用作为每个问题的权值加权，最后得到问答对之间的相似度。
▪aNMM-2。