彭琦
- 作品数：11 被引量：21H指数：2
- 供职机构：广西师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术政治法律更多>>
- 基于词性、句法和词典的比喻修辞句自动分析与判定方法
- 本发明公开了一种基于词性、句法和词典的比喻修辞句自动分析与判定方法，以随机输入的句子作为处理对象，通过以下步骤：（1）分词与词性标注；（2）基于句法分析的修饰成分的删除；（3）基于简单从句的多余成分删除；（4）基于比喻词...
- 朱新华蔡仁彭琦
- 一种基于T5神经网络和标签重构的文本相似度生成模型
- 本发明公开了一种基于T5神经网络和标签重构的文本相似度生成模型，可显著扩大传统分类模型中文本相似度的预测区间，更加接近文本相似度任务的回归特性，涉及人工智能中的自然语言识别处理领域。首先，提出了一种标签重构的T5神经网络...
- 提平关波旭朱新华彭琦
- 一种基于T5神经网络的可解释阅读理解模型
- 本发明公开了一种基于T5神经网络的可解释阅读理解模型，不仅可以推理问题的答案，还可以提供解释答案的证据，可增强使用者对模型的信任，涉及人工智能中的自然语言识别处理领域。首先，提出了一种先通过上下文与问题生成解释答案的证据...
- 朱新华关波旭提平彭琦
- 基于句法结构与修饰词的句子相似度计算被引量：12
- 2017年
- 根据汉语句子结构复杂、词语一词多义的特点,提出一种句子相似度计算方法。对句子进行句法分析和依存关系的预处理,提取句子结构中的主、谓、宾、介词等主要成分的词语集合,从而准确地表达出句子的浅层语义,并利用《知网》计算不同句子相同成分之间的语义相似度。考虑依存句法关系中的定中关系和状中关系起到的语义修饰作用,在句法结构基础上进一步融入修饰词,综合计算句子的语义相似度,区分句子主题内容的一致性和句子间的反义关系。以微软研究院释义语料库中抽取的30对句子作为测试集,实验结果表明,提出方法的皮尔森相关系数达到0.89,F值达到85.7%,具有较好的准确性与实用性。
- 邓涵朱新华李奇李奇
- 关键词：句子相似度知网句法结构修饰词
- 一种方面级情感分析的预训练语义组合细化方法
- 本发明公开了一种方面级情感分析的预训练语义组合细化方法，涉及人工智能中的自然语言识别处理领域。首先，提出了一种改进的预训练语义全局细化方法，使用串行的多层逐点卷积对预训练语义进行全局细化。其次，在全局语义细化中，使用门机...
- 朱新华旷中洁提平彭琦
- 基于词性、句法和词典的比喻修辞句自动分析与判定方法
- 本发明公开了一种基于词性、句法和词典的比喻修辞句自动分析与判定方法，以随机输入的句子作为处理对象，通过以下步骤：（1）分词与词性标注；（2）基于句法分析的修饰成分的删除；（3）基于简单从句的多余成分删除；（4）基于比喻词...
- 朱新华蔡仁彭琦
- 文献传递
- 一种综合题目语义和难度的试题推荐神经网络模型
- 本发明公开了一种综合题目语义和难度的试题推荐神经网络模型，涉及人工智能与智慧教育的交叉领域。首先，提出一种由BERT预训练语言模型、多头自注意力和双向长短期记忆网络组成的神经网络模型，综合处理目标试题与题库试题的题目语义...
- 朱新华黄智康张兰芳提平彭琦
- 一种基于ERNIE-GEN神经网络的阅读理解优化模型
- 本发明公开了一种基于ERNIE‑GEN神经网络的阅读理解优化模型，涉及人工智能中的自然语言识别处理领域。首先，在ERNIE‑GEN神经网络模型的预训练阶段，将原始ERNIE‑GEN神经网络单一的左序预训练模式，扩展为多语...
- 提平戴亮朱新华彭琦
- 基于边权重的WordNet词语相似度计算被引量：9
- 2018年
- 针对目前词语相似度算法中普遍存在的信息源单一化,计算结果非线性偏高,以及计算性能和效率的不一致的缺陷,提出了一种基于边权重的WordNet词语相似度的计算方法。该方法在路径与深度的基础上,通过边权重改善WordNet结构中的层次不均匀性,引入编码概念唯一标识两个概念间的相似度,并利用余弦函数修正计算结果的非线性偏差。实验结果表明,对于MC30和RG65测试集,使用该方法计算的词语相似度值与人工判定值计算得到的Pearson相关系数均达到0.87;此外,该方法在计算性能和效率上均保持较高水平。
- 郭小华彭琦邓涵朱新华
- 关键词：词语相似度WORDNET
- 一种基于BERT神经网络与多方面语义学习的关系抽取方法
- 本发明公开了一种基于BERT神经网络与多方面语义学习的关系抽取方法，涉及人工智能中的自然语言识别处理领域。首先，为在BERT模型上移植传统的分段卷积神经网络技术，提出了一个基于BERT的关系抽取多方面语义学习框架，包括左...
- 朱新华董萌张兰芳彭琦提平
