基于预训练模型的成语完形填空高效算法

"融合预训练语言模型的成语完形填空算法.pdf" 本文主要探讨了在自然语言处理（NLP）领域中，如何利用预训练语言模型来解决成语完形填空的问题。成语完形填空是判断上下文语境并选择合适成语的任务，对于理解和生成自然语言具有重要意义。现有的方法常将此任务视为文本匹配问题，但预训练语言模型在处理此类任务时存在不足。 预训练语言模型，如BERT、ALBERT等，虽然在文本匹配方面表现出高准确性，但它们在作为特征提取器时可能丢失句子间的关联信息。同时，当作为文本匹配器时，模型的计算开销大，导致训练和推理时间较长。此外，上下文与候选成语之间的匹配关系具有不对称性，这可能影响预训练语言模型作为匹配器的性能。 针对这些问题，文章提出了一种新的模型——TALBERT-blank。该模型借鉴参数共享的理念，将成语选择从基于上下文的不对称匹配转换为对称的填空与候选答案匹配过程。通过这种方式，TALBERT-blank使得预训练语言模型既能提取特征，又能执行文本匹配，减少了参数量和内存需求，同时提高了训练和推理效率，实现了轻量化和高效性。 在CHID数据集上的实验结果显示，TALBERT-blank相比于ALBERT，不仅保持了准确率，还显著简化了模型结构，计算时间缩短了54.35%，体现了其在处理成语完形填空任务上的优越性。 关键词涉及的技术和概念包括：成语完形填空、文本匹配、深度学习以及预训练语言模型。文章的分类号为TP18，表明其属于计算机科学和技术领域的特定子类。 这篇文章提供了一种创新的解决方案，通过改进预训练语言模型，优化了成语完形填空任务的处理，提升了模型的效率和性能。这对于提升自然语言处理系统在理解和生成成语方面的表现具有实际应用价值。