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公开(公告)号：CN112818106B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110184397.4
申请日：2021-02-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/253 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种生成式问答的评价方法涉及自然语言处理领域。本发明针对生成式问答的答案在语言质量和语义准确度上存在的各种问题，分别构建数据集的正负样本。通过在数据集构建上进行处理，就能使问答评价网络在训练后能够结合语言质量和语义准确性两方面对生成的答案进行打分。相比传统的评价方法对答案的评价更全面、准确。
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公开(公告)号：CN112733498B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011226337.6
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/242 , G06F40/44 , G06F40/58 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种改进中文自动文本摘要自注意力计算的方法，本方法将中文自动文本摘要attention机制运用在中文文本摘要时计算的复杂度。首先对数据集划分为训练集与测试集。可用的摘要不仅需要保证生成的摘要是语言通顺的，还需要保证摘要表达的意思是文章的主要内容，且摘要表达了一个完整的语义。本发明除了关注改进attention的计算复杂度的同时，让其能够更好的运用在中文文本摘要领域方向。在原attention计算矩阵的时间复杂度为O(n2)的基础上，将时间复杂度降低至O(n)，同时该方法通用型也较强，能够运用在多种任务，不限于中文文本摘要。
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公开(公告)号：CN112818106A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110184397.4
申请日：2021-02-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/253 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 一种生成式问答的评价方法涉及自然语言处理领域。本发明针对生成式问答的答案在语言质量和语义准确度上存在的各种问题，分别构建数据集的正负样本。通过在数据集构建上进行处理，就能使问答评价网络在训练后能够结合语言质量和语义准确性两方面对生成的答案进行打分。相比传统的评价方法对答案的评价更全面、准确。
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公开(公告)号：CN112733498A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011226337.6
申请日：2020-11-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/242 , G06F40/44 , G06F40/58 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种改进中文自动文本摘要自注意力计算的方法，本方法将中文自动文本摘要attention机制运用在中文文本摘要时计算的复杂度。首先对数据集划分为训练集与测试集。可用的摘要不仅需要保证生成的摘要是语言通顺的，还需要保证摘要表达的意思是文章的主要内容，且摘要表达了一个完整的语义。本发明除了关注改进attention的计算复杂度的同时，让其能够更好的运用在中文文本摘要领域方向。在原attention计算矩阵的时间复杂度为O(n2)的基础上，将时间复杂度降低至O(n)，同时该方法通用型也较强，能够运用在多种任务，不限于中文文本摘要。
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