检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2025年第2期45卷 345-353页

作者：王雅伦张仰森朱思文北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100101

义原作为最小的语义单位对于标题生成任务至关重要。尽管义原驱动的神经语言模型(SDLM)是主流模型之一,但它在处理长文本序列时编码能力有限,未充分考虑位置关系,易引入噪声知识进而影响生成标题的质量。针对上述问题,提出一种基于Trans... 详细信息

义原作为最小的语义单位对于标题生成任务至关重要。尽管义原驱动的神经语言模型(SDLM)是主流模型之一,但它在处理长文本序列时编码能力有限,未充分考虑位置关系,易引入噪声知识进而影响生成标题的质量。针对上述问题,提出一种基于Transformer的生成式标题模型Tran-A-SDLM(Transformer Adaption based Sememe-Driven Language Model with positional embedding and knowledge reasoning)。该模型充分结合自适应位置编码和知识推理机制的优势。首先,引入Transformer模型以增强模型对文本序列的编码能力;其次,利用自适应位置编码机制增强模型的位置感知能力,从而增强对上下文义原知识的学习;此外,引入知识推理模块,用于表示义原知识,并指导模型生成准确标题;最后,为验证Tran-A-SDLM的优越性,在大规模中文短文本摘要(LCSTS)数据集上进行实验。实验结果表明,与RNN-context-SDLM相比,Tran-A-SDLM在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L值上分别提升了0.2、0.7和0.5个百分点。消融实验结果进一步验证了所提模型的有效性。

关键词：生成式标题自适应位置编码 Transformer 知识推理自然语言处理

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基于改进Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法

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燕山大学学报 2024年第4期48卷 312-321页

作者：温江涛张哲燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研... 详细信息

针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研究了基于膨胀因果卷积的可变长度数据分析结构,并设计了自适应位置编码模块替代Transformer的传统编码方式,改进的模型增强了对时频数据的分析能力,实现了高效、准确的端到端的滚动轴承剩余寿命预测。在PHM2012轴承数据集上的实验结果表明提出的方法的效率比LSTM高20%,同时预测精度相比于多种现有传统方法均具有16%以上的提升。

关键词：剩余寿命预测 Transformer 膨胀因果卷积自适应位置编码

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