预训练模型优化的成语填空算法：轻量高效匹配

本文主要探讨了"融合预训练语言模型的成语完形填空算法"这一主题，针对自然语言处理领域中的重要任务——根据上下文选择合适的成语。现有的研究将成语完形填空视为文本匹配问题，尽管预训练语言模型如ALBERT在文本匹配任务中表现出较高准确率，但存在几个关键挑战。 首先，预训练语言模型在作为特征提取器时，容易忽视句子间的相互依赖信息，这可能影响模型对于语境的理解和成语的恰当选择。其次，作为文本匹配器时，预训练模型的计算开销大，训练和推理时间较长，这在实际应用中可能导致效率低下。 为解决这些问题，研究者提出了TALBERT-blank算法。TALBERT-blank创新性地采用了参数共享的策略，将成语选择的过程转换为一个对称的填空与候选答案匹配的过程。它将预训练语言模型同时担当特征提取器和文本匹配器的角色，并通过潜在语义匹配来增强句向量之间的关联性。这种设计有助于减少模型的参数量和内存消耗，提高模型的训练和推理速度，实现轻量级且高效的成语完形填空。 在CHID数据集上的实验结果证实了TALBERT-blank的优势。相比于ALBERT，TALBERT-blank在保持高准确率的同时，有效地简化了模型结构，计算时间减少了高达54.35%，显著提升了成语完形填空任务的性能。因此，TALBERT-blank为成语完形填空问题提供了一个有效的解决方案，它结合了预训练语言模型的优点，并通过优化策略优化了其在处理上下文语境中的表现。这对于提升整体自然语言处理系统的效率和精度具有重要意义。