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大數據技術科普1——大數據技術與應用 版權信息
- ISBN：9787560668284
- 條形碼：9787560668284 ; 978-7-5606-6828-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據技術科普1——大數據技術與應用 內容簡介
本書的主要內容分為上下兩篇，共9章。緒論介紹了文本自動整編的相關技術及研究現狀，并提出了兩種可行的文本自動整編方案。本書的上篇主要介紹了基于抽取式方法的文本自動整編技術，內容包括：面向信息檢索的抽取式多文檔摘要技術架構、基于多示例框架的深度關聯匹配、基于多粒度語義交互的抽取式文檔摘要以及基于層次注意力和指針機制的句子排序。下篇主要介紹了基于生成式方法的文本自動整編技術，內容包括：生成式文本自動整編技術架構、基于預訓練和深度哈希的文本表示學習、基于兩階段半監督訓練的長文本聚類以及基于語句融合及自監督訓練的文本摘要生成。第9章對全書內容進行總結，并對后續發展方向提出展望。
大數據技術科普1——大數據技術與應用 目錄
緒論…
0.1文本自動整編相關技術及研究現狀·
0.1.1文本整編關聯的研究方向
0.1.2文本整編關聯的關鍵技術
0.2本書主要內容安排…
參考文獻…
上篇抽取式文本自動整編
第1章面向信息檢索的抽取式多文檔摘要技術架構
1.1 研究思路及技術架構
1.1.1研究思路
1.1.2技術架構
本章小結
第2章基于多示例框架的深度關聯匹配
2.1問題分析
2.2多示例深度關聯匹配模型
2.2.1模型架構
2.2.2句子級關聯匹配
2.2.3深度關聯匹配
2.2.4損失函數
2.3實驗結果與分析
2.3.1 實驗數據及評價方法…
2.3.2基準模型
2.3.3實驗設置
2.3.4結果分析
2.3.5.消融實驗
本章小結…
參考文獻·
第3章基于多粒度語義交互的抽取式多文檔摘要
3.1問題分析·
3.2-Hierarchical Transformer概述
3.2.1局部Transformer層
3.2.2 全局Transformer層
3.3多粒度語義交互抽取式多文檔摘要模型
3.3.1模型架構
3.3.2多粒度編碼器
3.3.3 MMR模塊
3.4實驗結果與分析
3.4.1實驗數據及評價方法
3.4.2基準模型
3.4.3實驗設置
3.4.4結果分析
本章小結
參考文獻
第4章基于層次注意力和指針機制的句子排序
4.1 問題分析
4.2基于層次注意力和指針機制的句子排序模型
4.2.1 模型架構·
4.2.2層次編碼器
4.2.3指針網絡解碼器
4.3 實驗結果與分析
4.3.1實驗數據及評價方法
4.3.2基準模型
4.3.3實驗設置
4.3.4結果分析·
本章小結…
參考文獻…
下篇生成式文本自動整編
第5章生成式文本自動整編技術架構…
5.1生成式某領域內文本自動整編研究思路
5.2.生成式某領城內文本自動整編技術架構
5.3主要研究內容
5.3.1海量文檔信息的編碼表示學習
5.3.2基于內容相似度的文檔聚類
5.3.3基于多文檔的可控文本生成
本章小結…
第6章基于預訓練和深度哈希的文本表示學習
6.1問題提出
6.2文本表示學習方法TRL-PL.M&DH概述…
6.3文本表示學習方法TRL-PLM&.DH應用實證
6.3.1短文本檢索
6.3.2文本語義相似度匹配
6.3.3文本釋義
6.4實驗結果與分析
6.4.1實驗環境
6.4.2參數設置
6.4.3結果分析
本章小結…
參考文獻…
第7章基于兩階段半監督訓練的長文本聚類
7.1問題提出
7.2 DEC-Transformer 算體設計
7.2.1 DEC-Transformer 算法概述
7.2.2基于預訓練Transformer的模型參數初始化
7.3 DEC-Transformer算法兩階段訓練策略
7.3.1階段參數約束訓練
7.3.2階段自監督訓練
7.4實驗結果與分析
7.4.1數據集…
7.4.2評測指標
7.4.3實驗實施
本章小結
參考文獻
第8章基于語句融合及自監督訓練的文本摘要生成
8.1問題提出·
8.2語句融合及自監督訓練方法
8.2.1語句融合與PoC
8.2.2預訓練語言模型與自監督訓練·
8.2.3生成式文本自動摘要主流方法
8.3 Cohesion-based文本生成模型“
8.3.1訓練數據及預處理·
8.3.2 自監督Cohesion-permutation 語言模型訓練任務
8.3.3基于語句融合掩碼的微調訓練
8.4實驗設計與結果分析
8.4.1實驗數據及評價指標
8.4.2模型參數設置
8.4.3實驗結果與分析
本章小結
參考文獻
第9結與展望
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展開全部
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