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内容大纲
本书基于语言模型技术,围绕语言中的语义结构和语用信息,主要研究了如何设计使用合理的方法对语言中的语义结构信息进行编码、表示和学习;如何理解语言模型中的跨文化语用信息,以更好地捕捉语用信息。
本书结合语言模型,首先探讨了结构的编码、表示和学习三个方面;其次,针对语言中的跨文化语用信息,分别探究了跨文化迁移预测和跨文化知识探测两个方面内容。
本书适合相关领域研究人员阅读参考。 -
作者介绍
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目录
第一章 绪 论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于语言模型的语义结构信息融合研究
1.2.2 基于语言模型的跨文化语用信息应用研究
1.3 内容与结构
第二章 研究基础与专业现状概述
2.1 语言模型的进化:从传统到Transformer
2.1.1 语言模型的介绍
2.1.2 Transformer架构的介绍
2.1.3 语言模型的发展历程
2.2 图神经网络基础及经典模型
2.2.1 图神经网络的概念
2.2.2 经典图神经网络模型
2.2.3 不同类型的图神经网络
2.3 自然语言处理中的迁移学习
2.3.1 迁移学习的概念
2.3.2 迁移学习的方法和技术
第三章 基于图神经网络的语义结构融合研究
3.1 引言
3.2 基于图神经网络的关系抽取算法研究
3.2.1 EA-WGCN模型设计
3.2.2 实验与分析
3.3 双感知图神经网络的表征学习算法研究
3.3.1 一种改进的消息传递范式
3.3.2 实例化的双感知图神经网络
3.3.3 实验与分析
3.4 本章小结
第四章 基于文本图意义表示的关系抽取算法研究
4.1 引言
4.2 基于预训练语言模型的关系抽取基线方法
4.3 利用图神经网络解耦编码图意义表示
4.3.1 图意义表示框架
4.3.2 图意义表示的解析器
4.3.3 一种解耦结构信息传播的图编码器框架
4.4 实验与分析
4.4.1 实验设置
4.4.2 实验结果
4.4.3 实验分析
4.5 本章小结
第五章 基于多层感知机的语义学习可解释研究
5.1 引言
5.2 可解释研究的探测框架
5.2.1 冻结模块
5.2.2 控制模块
5.2.3 分类模块
5.3 探测任务
5.3.1 句子级别的探测任务
5.3.2 词语级别的探测任务
5.4 实验与分析
5.4.1 实验设置
5.4.2 实验结果
5.4.3 实验分析
5.5 本章小结
第六章 基于迁移学习的跨文化语用信息应用研究
6.1 引言
6.2 最佳迁移学习数据集的预测方法
6.3 基于冒犯性语言检测数据的文化特征
6.3.1 数据相关与语言相关的特征
6.3.2 文化相关的特征
6.3.3 文化特征的分析
6.4 实验与分析
6.4.1 实验设置
6.4.2 实验结果
6.4.3 实验分析
6.5 本章小结
第七章 基于语言模型的跨文化知识探测研究
7.1 引言
7.2 食物领域的多语言多文化知识库构建
7.2.1 知识数据库构建流程
7.2.2 数据知识库FmLAMA示例
7.3 语言模型中的文化知识探测方法
7.3.1 探测提示模板构建
7.3.2 探测的任务定义
7.3.3 探测的评估指标设计
7.4 实验与分析
7.4.1 语言模型中文化知识的探测结果
7.4.2 探测文化知识的prompt分析
7.4.3 Decoder-only大型语言模型文化知识探测结果
7.4.4 案例分析——食材分析
7.4.5 人工评估
7.5 本章小结
第八章 研究总结与展望
8.1 研究总结
8.2 研究展望
附录
附录A 常用符号说明
附录B 改进的消息传递范式的论证分析
附录C 跨文化迁移学习预测的实验细节补充说明
C.1 文化特征分析中使用的国家和语言信息
C.2 相关的国家和语言的文化维度特征值
C.3 基准特征模型和特征分组中的具体特征信息
附录D 跨文化知识探测的附加实验结果
D.1 子数据集FmLAMA-la上的文化知识探测结果
D.2 语码转换设置下的细粒度文化知识探测分析
参考文献
后记
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