秉銘2029225適配器配編碼器

秉銘2029225適配器配編碼器AD-ATM60-KA3PR目前的動態(tài)網(wǎng)絡表征方法仍然面臨一些問題和挑戰(zhàn),一方面是在穩(wěn)定性的表現(xiàn)上的不足,另一個方面是基于深度學習的網(wǎng)絡表征學習方法復雜度過高。對于這兩個問題,本文將基于深度學習框架重點研究動態(tài)網(wǎng)絡表征學習的穩(wěn)定性和模型復雜性。首先,為了提升動態(tài)網(wǎng)絡表征學習的穩(wěn)定性,本文提出一種基于深度自編碼器的社區(qū)信息動態(tài)網(wǎng)絡表征學習(CDNE)。為了更好地表達原始網(wǎng)絡的結構,該方法使用網(wǎng)絡結構的一階信息和二階信息的結合,從而提升了網(wǎng)絡預測任務(鏈接預測、網(wǎng)絡重構)的效果。在穩(wěn)定性方面,本文在深度自編碼器的目標函數(shù)中將原本的全局結構和局部結構上加上社區(qū)演化部分,這大大地提升了動態(tài)網(wǎng)絡表征學習的穩(wěn)定性。實驗結果表明,對比當前的一些*的網(wǎng)絡表征學習方法,本文提出的方法在預測任務(鏈接預測、網(wǎng)絡重構)和穩(wěn)定性任務(網(wǎng)絡穩(wěn)定、社區(qū)穩(wěn)定)都取得更好的表現(xiàn)。其次,針對目前的基于深度學習的動態(tài)網(wǎng)絡表征學習方法復雜度過高的問題,本文提出一種基于稀疏自編碼器的動態(tài)網(wǎng)絡表征學習方法(SPDNE)。為了找到擬合網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和適應無監(jiān)督式的網(wǎng)絡表征學習的自編碼器稀疏拓撲結構,受模擬退火算法啟發(fā),本文設計了一種稀疏自編碼器結構進化算法。通過在三個基于自編碼器的網(wǎng)絡表征學習方法下的應用驗證,這表明本文提出的算法能夠在減少模型復雜度的同時保持的網(wǎng)絡任務(鏈接預測、網(wǎng)絡重構)的效果。的背景知識在問題回答中起著至關重要的作用?，F(xiàn)有的基于上下文的模型可能會給否定答案比肯定的答案分配更高的分數(shù),因為否定答案與單詞級別的給定問題更相似。然而,借助背景知識,我們可以正確識別基于KG中包含的相對事實的肯定答案。（ii）此外,現(xiàn)實應用中普遍存在的冗余和噪聲問題（例如CQA）仍有待解決。然而,先前的研究利用KG的外部知識專門進行了k認知單個單詞的學習,而不是捕獲不同句子之間的相互關系,這對于對問題答案對進行排名很重要（iii）雙向循環(huán)連接使RNN適合于任何長度的順序預測任務,但是由于處理序列信息將不可避免地導致整個網(wǎng)絡的信息狀態(tài)在稍后的時間收集導致信息不平衡,導致網(wǎng)絡在長句子上的表現(xiàn)不佳。為了緩解這些限制,我們提出了一種知識意識的神經(jīng)網(wǎng)絡結構,以交互方式學習基于知識的句子表示和基于上下文的句子表示,以對QA對進行相關度排序。BERT[52]的網(wǎng)絡架構使用多Transformer結構,而Transformer基于自注意力機制:任何單元都可以直接交互,并且沒有長度限制問題,可以更好地捕獲長距離特征,因此,相距較遠的元素可以通過較短的路徑（O（1）vs O（n））進行交互首先,我們使用知識嵌入方法對KG的知識嵌入進行預訓練,然后設計混合注意掩碼,以學習嵌入在KG中的離散候選實體的基于知識的句子表示。后,我們提出了一種知識意識的注意力機制來學習問題和答案的知識意識的句子表示,從而自適應地確定基于上下文和背景知識的重要問題和答案信息。

秉銘2029225適配器配編碼器AD-ATM60-KA3PRKG的外部知識來捕獲問題的背景信息。以及對QA對進行排名的答案。（2）我們引入了預訓練的BERT模型。BERT訓練數(shù)據(jù)使用英語開源語料庫BooksCropus和英語Wikipedia數(shù)據(jù),共33億個單詞。這進一步提高了單詞向量模型的泛化能力。通過添加其他層,可以調整預訓練的BERT表示以創(chuàng)建適用于更多任務的當前模型。（3）我們開發(fā)了一種混合注意力矩陣-知識交互學習體系結構和一種基于線性注意力的獨立注意力知識感知結構,該體系結構利用來自編碼層的文本特征和融合外部KG的交互信息來監(jiān)督句子和外部知識的表示學習。（4）知識感知注意機制是一種使QA對能夠識別文本之外的一些背景信息和隱藏關系的方法。對于問答句,我們將兩種不同的句子級別的表示向量:基于詞向量嵌入獲得的向量和混合KG的外部知識獲得的向量表示進行交互獲得后用于分類的終層輸入。以及通過問答融合的方法進行的對基于詞向量嵌入獲得的向量和混合KG的外部知識獲得的向量進行多角度答案融合以得到終的雙重答案特征來輸入后的分類層。

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