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基于上下文语义的稠密文本检索模型研究

基于上下文语义的稠密文本检索模型研究

作者：林伦凯东莞理工学院

学位级别：硕士

在信息化时代的背景下,信息检索已然成为人们在生产与生活中获取信息的主要手段。作为信息检索不可或缺的一部分,文本检索的目标在于从海量文本段落中筛选出与查询语句息息相关的内容。目前,深度学习技术已经被广泛应用于文本检索任务中... 详细信息

在信息化时代的背景下,信息检索已然成为人们在生产与生活中获取信息的主要手段。作为信息检索不可或缺的一部分,文本检索的目标在于从海量文本段落中筛选出与查询语句息息相关的内容。目前,深度学习技术已经被广泛应用于文本检索任务中,以克服传统文本检索方法在上下文语义表征上的不足。在众多文本检索模型中,稠密文本检索模型(Dense Passage Retrieval,DPR)以其高效性与实用性脱颖而出。该模型将查询和文本的语义信息编码成稠密向量,并通过向量在表征空间上的距离判断查询与文本间的相关性。现阶段已有许多稠密文本检索模型被相继提出,但它们仍面临以下挑战:(1)模型上下文语义表征能力有限,检索准确性低;(2)模型负采样效率低下,训练所需时间与空间开销大;(3)模型易产生过拟合,训练难度高。为应对上述挑战,现将本文的研究内容总结如下:(1)针对模型语义表征能力不足的问题,本文提出了一种基于多语义表征的稠密文本检索模型(Multi-DPR)。Multi-DPR运用多角度语义向量编码方法,将文本编码为多个稠密向量,每一向量均对文本的不同语义维度进行表征,以此增强模型的语义表征能力。同时,采用样本对比离散损失函数及文本自监督对比损失函数进行模型训练,防止不同文本语义向量在训练过程中的同质化。实验结果表明,Multi-DPR有效提升了模型的语义表征能力,并提高了检索的准确性。(2)针对模型负采样效率低下及训练成本高昂的问题,本文提出了一种基于近邻查询负采样的稠密文本检索模型(N2Q-DPR)。N2Q-DPR在训练过程中选择表征空间中的近邻查询及其相应的正负相关文本,在同一批次中进行批次内负采样,并构建基于问答样本的有监督对比损失,以实现高效而优质的负采样训练过程。实验结果证明,N2Q-DPR显著提高了模型的负采样效率,并降低了训练成本。(3)针对模型易产生过拟合,训练难度大的问题,本文提出了一种结合无监督对比学习的稠密文本检索模型(CUL-DPR)。CUL-DPR在训练的过程中对查询进行两次独立编码,将同一查询的稠密向量作为正相关样本,而不同查询的则视为负相关样本,通过自监督方法构建查询间的对比损失,以减小模型在训练过程中出现过拟合的可能性。结合基于近邻查询的负采样方法,CUL-DPR实现了高效的稠密文本检索。实验结果表明,CUL-DPR有效缓解了模型对训练标签的过拟合,并提升了检索性能。

关键词：多角度语义近邻查询负采样无监督学习对比学习

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中墨饮食文化对比

三角洲 2024年第2期 187-189页

作者：温开莱华中师范大学

一方水土养一方人，饮食文化是一个地方、民族烟火气浓厚的体现，着眼中华，中国的饮食文化源远流长，并且有着深远的历史意义；放眼世界，其他国家也有着更丰富多彩的饮食结构和文化礼仪，墨西哥作为一个低纬度国家，对比中国，有着不...

一方水土养一方人，饮食文化是一个地方、民族烟火气浓厚的体现，着眼中华，中国的饮食文化源远流长，并且有着深远的历史意义；放眼世界，其他国家也有着更丰富多彩的饮食结构和文化礼仪，墨西哥作为一个低纬度国家，对比中国，有着不同的饮食文化特色。在饮食礼仪方面，中墨之间也有相同之处，墨西哥和中国一样，都十分注重餐桌礼仪。两者都要求在正式进餐场合中，吃东西时注意细嚼慢咽，尽量不要发出声音，嘴里有食物时不要随意说话。另外，吃饭时坐姿要端正，

关键词：

丹参酮Ⅱ通过干预PSMD14表达影响结直肠癌细胞放疗敏感性的机制研究

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中药材 2024年 1253-1259页

作者：成植温王滨宫凯凯马静董宁霞滨州医学院附属医院肿瘤科滨州医学院附属医院药学部滨州医学院附属医院医学研究中心

目的:探讨丹参酮ⅡA对结直肠癌细胞放疗敏感性的影响及其对PSMD14表达的调控作用。方法:将结肠癌HCT116细胞为空白对照组、放疗（4Gy照射）组、放疗+丹参酮ⅡA低浓度（0.01 mg/L）组、放疗+丹参酮ⅡA高浓度（0.02 mg/L）组、放疗+丹参酮... 详细信息

目的:探讨丹参酮ⅡA对结直肠癌细胞放疗敏感性的影响及其对PSMD14表达的调控作用。方法:将结肠癌HCT116细胞为空白对照组、放疗（4Gy照射）组、放疗+丹参酮ⅡA低浓度（0.01 mg/L）组、放疗+丹参酮ⅡA高浓度（0.02 mg/L）组、放疗+丹参酮ⅡA高浓度组+过表达PSMD14（pc-PSMD14）组。MTT实验检测细胞的增殖活力;Hoechst333258染色实验检测细胞凋亡率;流式细胞仪检测细胞周期;彗星实验检测细胞的DNA损伤;免疫组化检测细胞中CDK3、CyclinD1蛋白表达;免疫荧光检测细胞中DNA-PK、γ-H2AX蛋白表达; PCR检测细胞中PSMD14、CyclinD1、CDK3、DNA-PK、γ-H2AX、Bcl-2 mR NA表达;Western Blot检测细胞中PSMD14、Bcl-2、Bax蛋白表达。结果:射线照射能显著降低结肠癌HCT166细胞的增殖,阻滞其细胞周期,诱导其DNA损伤,提高其细胞凋亡率,而丹参酮ⅡA可显著增强细胞对射线的敏感性,过表达PSMD14可部分逆转丹参酮ⅡA的增敏作用。结论:丹参酮ⅡA能显著增强细胞的放疗敏感性,其机制可能与抑制细胞中PSMD14表达有关。

关键词：丹参酮Ⅱ 结直肠癌放疗敏感性 26S蛋白酶体非ATP酶调节亚基14

与农业共生的城市空间可持续发展途径和实践探析

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城市发展研究 2024年第3期31卷 48-56+92页

作者：周忠凯杨锐赵伯伦刘长安山东建筑大学建筑城规学院哈尔滨工业大学建筑与设计学院

全球气候变化加剧，使得城市人居空间可持续建设发展面临多重挑战，兼具社会、空间、技术等多重价值的农业生产要素与空间有机融合，是实现城市资源循环和空间可持续发展的重要途径。在回顾和总结城市农业起源与发展、相关理论研究和实... 详细信息

全球气候变化加剧，使得城市人居空间可持续建设发展面临多重挑战，兼具社会、空间、技术等多重价值的农业生产要素与空间有机融合，是实现城市资源循环和空间可持续发展的重要途径。在回顾和总结城市农业起源与发展、相关理论研究和实践探索基础上，从缓解城市土地供需矛盾、提升城市韧性水平、优化城市生态系统三个方面，厘清农业生产要素融入城市空间所面临的机遇和挑战。结合比利时“农托邦”(Agrotopia)屋顶温室设计案例解析，提出以农业生产为核心要素的空间布局优化、功能多维整合、资源循环利用、社会多方参与的整合农业生产要素的城市空间可持续设计策略，以期为城市空间与农业生产一体化整合的理论研究与实操路径提供有益启示和借鉴。

关键词：城市农业资源循环城市空间可持续发展 “农托邦”屋顶温室

长株潭城市群生态绿心地区森林生态系统碳储量评估分析

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西北林学院学报 2024年

作者：吴炳伦成明全思湘施招孙华温仕彬饶宸中国地质调查局长沙自然资源综合调查中心湖南省第二测绘院自然资源部南方丘陵区自然资源监测监管重点实验室中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心

利用野外实测数据和异速生长生物量方程,结合InVEST模型表征各层空间分布,对长株潭(长沙-株洲-湘潭)城市群生态绿心区森林生态系统碳储进行了定量评估。结果表明:长株潭城市群生态绿心地区2022年森林生态系统平均总碳密度为170.75 Mg/h... 详细信息

利用野外实测数据和异速生长生物量方程,结合InVEST模型表征各层空间分布,对长株潭(长沙-株洲-湘潭)城市群生态绿心区森林生态系统碳储进行了定量评估。结果表明:长株潭城市群生态绿心地区2022年森林生态系统平均总碳密度为170.75 Mg/hm2,其中,乔木层、灌木层、草本层、凋落物层和土壤层平均碳密度分别为81.62 Mg/hm2、3.92 Mg/hm2、0.27 Mg/hm2、3.12 Mg/hm2和81.82 Mg/hm2。植被层是区域碳密度的主要贡献者,约占总密度的50.25%。区域植被类型碳密度表现为阔叶树种低于针叶树种,纯林低于混交林。地区2022年森林生态系统总碳密度为3836.17 Gg,乔木层、灌木层、草本层、凋落物层和土壤层碳储量分别为1833.63 Gg、88.15 Gg、6.1 Gg、70.07 Gg、1838.22 Gg。植被层与土壤层是区域森林生态系统的主要碳库,约占总量的98.17%。采用InVEST模型表征区域分布,长株潭城市群生态绿心地区碳储分布在空间上表现为东部、湘江东岸地区水平较高,西部、西北地区水平较低,与森林资源分布格局具有良好的一致性。至2022年,生态绿心区森林生态系统碳储良好,是湖南省平均水平的1.3倍。研究结果可在探明区域碳汇现状的同时,为区域高质量发展及双碳目标的实现提供决策依据。

关键词：碳储量森林生态系统 InVEST模型生态绿心地区

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“五一”出行热度持续升温

语数外学习(初中版) 2024年第5期 37-38页

作者：凯伦

业内人士表示，为期五天的五一假期（5月1日—5日）临近，中国旅游业又迎来了一轮出行预订热潮，游客尤其青睐国内长途旅行和出境游。总部位于北京的旅行网站去哪儿表示，一些热门航线的经济舱机票已经售罄，目前只有商务舱机票在售。...

业内人士表示，为期五天的五一假期（5月1日—5日）临近，中国旅游业又迎来了一轮出行预订热潮，游客尤其青睐国内长途旅行和出境游。总部位于北京的旅行网站去哪儿表示，一些热门航线的经济舱机票已经售罄，目前只有商务舱机票在售。去哪儿大数据研究院研究员肖鹏表示：“今年五一的旅游需求一直很旺盛，一些航线的机票供不应求。我们建议计划出行的旅客尽早购买机票。”

关键词：

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基于查询语义特性的稠密文本检索模型

计算机应用研究 2024年第5期41卷 1388-1393页

作者：赵铁柱林伦凯杨秋鸿东莞理工学院计算机科学与技术学院广东东莞523808 东莞城市学院人工智能学院广东东莞523419

针对现有稠密文本检索模型(dense passage retrieval,DPR)存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题,提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型(Q-DPR)。首先,针对模型的负采样过程,提出了一种基于近邻查询的负采样方法。该方法通... 详细信息

针对现有稠密文本检索模型(dense passage retrieval,DPR)存在的负采样效率低、易产生过拟合等问题,提出了一种基于查询语义特性的稠密文本检索模型(Q-DPR)。首先,针对模型的负采样过程,提出了一种基于近邻查询的负采样方法。该方法通过检索近邻查询,快速地构建高质量的负相关样本,以降低模型的训练成本。其次,针对模型易产生过拟合的问题,提出了一种基于对比学习的查询自监督方法。该方法通过建立查询间的自监督对比损失,缓解模型对训练标签的过拟合,从而提升模型的检索准确性。Q-DPR在面向开放领域问答的大型数据集MSMARCO上表现优异,取得了0.348的平均倒数排名以及0.975的召回率。实验结果证明,该模型成功地降低了训练的开销,同时也提升了检索的性能。

关键词：查询稠密文本检索近邻对比学习自监督

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