检索结果-南通市图书馆

高原科学研究 2024年第3期8卷 110-116页

作者：严李强吴瑜拉巴顿珠梁炜恒西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000

随着藏文数字资源和使用需求的增长,如何准确地检索到用户所需信息成为一项重要挑战。为解决藏文检索中查询信息和文档语义匹配问题,文章首先利用labse模型从藏文文档中提取特征信息,然后将查询信息和特征信息一同输入模型,通过掩码语... 详细信息

随着藏文数字资源和使用需求的增长,如何准确地检索到用户所需信息成为一项重要挑战。为解决藏文检索中查询信息和文档语义匹配问题,文章首先利用labse模型从藏文文档中提取特征信息,然后将查询信息和特征信息一同输入模型,通过掩码语言模型和翻译语言模型等预训练任务,学习不同藏文音节字在不同语境下的深层语义信息;最后进行微调完成基于labse的藏文信息检索模型的构建。实验结果表明,文章构建的藏文信息检索模型准确率达到93.57%,相比基于BERT的藏文信息检索模型准确率提高了6.37%,表明了文章构建的藏文信息检索模型能够更有效地匹配查询信息和藏文文档,为准确检索藏文资源问题提供了一种参考。

关键词：藏文信息检索模型深度学习 labse

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多模态特征抽取与跨语言全局实体对齐研究

多模态特征抽取与跨语言全局实体对齐研究

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作者：张家辉哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

跨语言实体对齐表示将两个不同语言的知识图谱中表示相同语义的实体进行对齐,它可以帮助不同语言的实体之间建立关联,促进信息的跨语言共享和应用。然而,现有的实体对齐方法主要依赖于实体的名称、关系特征,而忽略了实体本身的多模态信... 详细信息

跨语言实体对齐表示将两个不同语言的知识图谱中表示相同语义的实体进行对齐,它可以帮助不同语言的实体之间建立关联,促进信息的跨语言共享和应用。然而,现有的实体对齐方法主要依赖于实体的名称、关系特征,而忽略了实体本身的多模态信息,如文本描述、视图等特征。这些多模态特征可以提供更丰富、更准确的信息,从而有助于解决语言之间的歧义,提高实体对齐任务的准确率。近年来,随着多模态知识图谱的不断扩充,如何更好地利用实体的多模态信息进行跨语言实体对齐已经成为了亟待解决的问题。对此,本文首先针对多模态知识图谱特征抽取和融合的相关研究进行了调研和总结,然后针对实体不同的多模态特征,提出了对应的特征抽取方法,并使用合理的方式将这些多模态特征进行融合:首先使用ResNet-152模型对实体的视图特征进行抽取,并加入对比学习提高对齐的准确性和稳定性;在实体的关系特征上,为了更好地获取多跳实体及多跳关系的特征信息,创新性地提出了一种关系特征抽取模型Dual-GAT,将实体的视图特征作为实体初始特征后,通过关系表示、关系增强图注意力网络、融合关系特征的实体表示、实体增强图注意力网络这4个任务增强实体关系特征的表示;并基于MT5和labse模型提出了一种跨语言文本摘要和编码模型NDlabse,实现对实体文本描述信息的特征抽取。关于实体多模态特征融合方面,由于实体有些模态所含的有效信息较多而有些模态所含的有效信息较少,通过简单的加权融合方法可能会引入过多的噪声影响实体对齐的效果。因此本文提出了 MAMCL模型使用多头自注意力机制实现对实体多模态特征的融合,通过对不同模态的特征“动态”地分配不同的权重进行融合,从而获得更全面、更有代表性的多模态特征,并提高模型的鲁棒性。同时在训练中加入了多模态对比学习策略,帮助模型学习到更加具有区分性的特征,从而提高模型的判别能力。在此基础上,本文针对全局实体对齐任务创新性地提出了一种多对稳定匹配算法MPSM,通过修改延时接受算法每轮发出匹配请求的数量及接受匹配请求的规则,实现跨语言实体之间一对一及一对多的稳定匹配。最后本文在DBP15K数据集上进行了实验,对比并分析了所提出的方法和其他基线模型的性能差异。实验结果表明,使用本文提出的MAMCL模型和MPSM算法方法都能在不同方面提升跨语言实体对齐任务的准确率。最终,本文提出的MAMCL模型结合MPSM算法在DBP15KZH-EN、DBP15KJA-EN和DBP15KFR-EN数据集上的Hits@1值分别取得了 87.9、91.3和97.9的准确率,领先于其他基准模型,从而证明了本文所提方法的有效性。

关键词：跨语言实体对齐图注意力网络 labse 多模态特征融合稳定匹配

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