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基于自适应在线双词主题模型的应用程序评论新兴主题识别 Research Article
周芄1,王勇1,2,高翠芸3,杨非4
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第5期 页码 678-691 doi: 10.1631/FITEE.2100465
预训练语言模型及其应用 Review
王海峰, 李纪为, Hua Wu, Eduard Hovy, Yu Sun
《工程(英文)》 2023年 第25卷 第6期 页码 51-65 doi: 10.1016/j.eng.2022.04.024
预训练语言模型(pre-trained languages model, PTLM)在自然语言处理(natural language processing, NLP)领域取得了令人瞩目的成功,并由此引发了下游任务从监督学习到预训练在此之后,一系列预训练模型的创新研究涌现出来。本文系统性、全面的回顾了自然语言处理的代表性工作和最新进展,并按照类别系统性的介绍了自然语言处理领域的预训练模型。首先我们简要介绍了预训练模型,以及不同的模型特点和框架。之后,我们介绍并分析了预训练模型的影响和挑战以及下游任务中的应用。最后,我们简要总结并阐述了预训练模型未来的研究方向。
神经自然语言处理最新进展——模型、训练和推理 Review
周明, 段楠, 刘树杰, 沈向洋
《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期 页码 275-290 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.014
自然语言处理(natural language processing, NLP)是人工智能研究的一个重要领域,旨在构建能够理解和生成自然语言、实现人机自然交互的技术方案。近5年,基于神经网络的自然语言处理方法取得突飞猛进的发展。基于海量无标注数据和大量标注数据进行建模,使得机器翻译、自动问答和阅读理解等很多任务的水准都得到了极大的提高。本文将从3个角度回顾神经自然语言处理的最新进展,包括模型、训练和推理。在模型部分,我们将介绍典型的神经网络建模方法,包括词嵌入建模、句子嵌入建模和序列到序列建模等。之所以强调推理方面的研究,是因为推理是构建基于知识的可解释自然语言处理模型的关键技术。本文的最后将概括介绍我们对自然语言处理未来发展方向的一些思考。
马麟,包晨露,李青,吴静依,潘虹安,李鹏飞,张路霞,詹启敏
《中国工程科学》 2022年 第24卷 第6期 页码 127-136 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.06.011
Mitch Leslie
《工程(英文)》 2020年 第6卷 第10期 页码 1064-1066 doi: 10.1016/j.eng.2020.09.001
词加权有监督主题模型:多标签文本分类 None
Yue-peng ZOU, Ji-hong OUYANG, Xi-ming LI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第4期 页码 513-523 doi: 10.1631/FITEE.1601668
战略性新兴产业多领域知识融合路径研究——基于引用网络和文本信息的分析
刘宇飞,苗仲桢,黎凌峰,孔德婧
《中国工程科学》 2020年 第22卷 第2期 页码 120-129 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.02.016
针对战略性新兴产业开展技术融合过程分析,有助于深入理解产业技术的产生过程和发展规律,从而捕捉领域发展动向、推动产业健康发展。本文针对战略性新兴产业中呈现融合发展趋势且备受社会关注的高端装备制造、新一代信息技术、新医药、新能源4个技术领域进行多案例研究,以期识别出技术融合发展的路径和程度。采用基于引用网络和文本信息的知识融合路径分析方法,使用图神经网络同时将论文的引用网络、标题和摘要信息编码为向量;分析4个技术领域的论文数据,识别出了 5 条技术融合路径。
基于内容和引用的科研文献的主题发现和演化 Article
Hou-kui ZHOU, Hui-min YU, Roland HU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第10期 页码 1511-1524 doi: 10.1631/FITEE.1601125
关键词: 主题提取;主题演化;评价方法
基于个性化主题模型的用户生成内容推荐 Article
Wei ZHANG, Jia-yu ZHUANG, Xi YONG, Jian-kou LI, Wei CHEN, Zhe-min LI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第5期 页码 708-718 doi: 10.1631/FITEE.1500402
脚本学习综述 Review
韩毅1,乔林波1,郑建明2,吴贺丰3,李东升1,廖湘科1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第3期 页码 287-436 doi: 10.1631/FITEE.2000347
基于本体和模拟退火算法的暴雨灾害主题爬虫策略 Research Article
刘景发1,2,李帆3,丁若尧1,2,刘子昂4
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第8期 页码 1189-1204 doi: 10.1631/FITEE.2100360
标题 作者 时间 类型 操作
ACM-2019第二届机器学习与自然语言处理国际会议
2019年12月20日
会议信息
第十六届自然语言处理青年学者研讨会(YSSNLP2019)
2019年05月03日
会议信息
第五十七届国际计算语言学年会
2019年07月28日
会议信息
赵振杰:具有物理常识的自然语言处理(2020年11月6日)
2022年10月14日
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