基于中间域语义传导的跨领域文本生成方法

作     者：马廷淮 于信 荣欢 Ma Tinghuai;Yu Xin;Rong Huan

作者机构：南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院)南京210044 

基　　金：国家自然科学基金项目(62102187,62372243) 江苏省自然科学基金(基础研究计划)项目(BK20210639) 国家重点研发计划项目(2021YFE0104400) 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2023年第60卷第12期

页      码：2844-2863页

摘      要：在多领域数据的文本生成场景中,不同领域中的数据通常存在差异性,而新领域的引入会同时带来数据缺失的问题.传统的有监督方法,需要目标领域中大量包含标记的数据来训练深度神经网络文本生成模型,而且训练好的模型无法在新领域中取得良好的泛化效果.针对多领域场景中数据差异和数据缺失的问题,受到迁移学习方法的启发,设计了一种综合性的迁移式文本生成方法,减少了不同领域之间文本数据的差异性,同时借助已有领域和新领域之间文本数据上的语义关联性,帮助深度神经网络文本生成模型在新领域上进行泛化.通过在公开数据集上的实验,验证了所提方法在多领域场景下领域迁移的有效性,模型在新领域上进行文本生成时具有较好的表现,对比现有的其他迁移式文本生成方法,在各项文本生成评价指标上均有提升.

主 题 词：深度神经网络 文本生成模型 数据分布对齐 最大均值差异 零次学习 语义要素传导 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7544/issn1000-1239.202220713

馆 藏 号：203124955...