基于预训练模型的成语完形填空高效算法

"该资源是一篇关于融合预训练语言模型的成语完形填空算法的研究论文，发表在《软件学报》上。作者是琚生根、黄方怡和孙界平，来自四川大学计算机学院。文章探讨了如何在自然语言处理中，特别是在成语完形填空中，更有效地运用预训练语言模型。研究指出，当前方法存在预训练模型作为特征提取器时丢失句子间信息，以及作为文本匹配器时计算开销大、效率低的问题。为解决这些问题，作者提出了一个新的模型TALBERT-blank，它通过参数共享机制，将成语选择转化为对称匹配过程，既减少了计算成本，又保持了准确性。实验证明，TALBERT-blank在CHID数据集上相比于ALBERT模型，能在保证准确率的同时，显著简化模型结构并缩短计算时间。" 本文的核心知识点包括： 1. 成语完形填空：这是自然语言处理中的一个重要任务，要求根据上下文语境选择合适的成语，对于理解和生成自然语言具有关键作用。 2. 预训练语言模型：预训练模型如BERT、ALBERT等，能通过大量文本数据学习语言表示，并在下游任务中作为特征提取器或文本匹配器使用。这些模型在文本理解方面表现出色，但在某些任务上存在局限性。 3. 模型的局限性：预训练模型作为特征提取器时，可能忽视句子间的关联信息；作为文本匹配器时，计算复杂度高，训练和推理时间长。 4. TALBERT-blank模型：为克服上述局限，研究者提出了TALBERT-blank，它结合了预训练模型的特征提取和文本匹配功能，通过参数共享实现对称匹配，降低了内存消耗，提高了训练和推理效率。 5. 潜在语义匹配：TALBERT-blank模型利用句向量进行潜在语义匹配，这种方法有助于更好地捕捉上下文和候选成语之间的关系。 6. 实验结果：在CHID数据集上，TALBERT-blank相比于ALBERT模型，在保持相似准确率的情况下，模型结构更简洁，计算时间缩短约54.35%，体现出轻量且高效的优势。 7. 关键词：成语完形填空、文本匹配、深度学习和预训练语言模型是本文研究的关键领域，其中涉及到的技术和方法对于自然语言处理的实践和理论研究具有指导意义。 8. 引用格式：提供了中文和英文的引用格式，方便读者进一步查阅或引用该研究。 通过这些知识点，我们可以了解到该研究对改进预训练语言模型在特定自然语言处理任务中的应用，以及提高模型效率方面所做的贡献。