预训练模型优化的成语填空算法:轻量高效匹配
需积分: 1 105 浏览量
更新于2024-08-03
收藏 897KB PDF 举报
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。
点击了解资源详情
2021-07-28 上传
2021-09-28 上传
2021-09-26 上传
Python徐师兄
- 粉丝: 572
- 资源: 1774
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南