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基于知识蒸馏的抽取式自动摘要模型: 2023年; 抽取式自动摘要任务的目标是通过抽取原文中重要的句子来构成简短的摘要,同时保留原文中重要的内容。查询导向的抽取式摘要模型则可以进一步满足用户对摘要内容的不同需求。抽取式摘要模型具有能保证摘要内容正确性和句子可读性的天然优势,在此基础上确保摘要内容的相关性和显著性则成为了模型摘要目标的关键。为了实现抽取式摘要模型既满足查询的相关性又能保证摘要内容的显著性的目的,将查询信息作为模型学习的目标,利用摘要数据集的标题和图片信息额外构建了基于查询的扩展摘要数据集,并结合知识蒸馏方法提出了基于知识蒸馏的抽取式摘要模型。在实验中采用预训练语言模型BERT作为编码器,并结合知识蒸馏理论提出了两种模型训练策略:引导训练和蒸馏训练。在公开的新闻摘要数据集CNN/DailyMail上的实验结果证明,两种训练方法都取得了显著的效果。通过实验还发现,基于引导训练的摘要模型可以有效提高摘要内容的显著性,同时基于蒸馏训练的模型在提高摘要相关性和显著性方面达到了最好的效果。; 赵江江王洋许楹楹高扬

基于最优路径策略的移动自组网多路径路由协议被引量：5: 2017年; 针对多路径路由分配数据包导致的分段问题以及重新组装数据包问题,提出一种基于最优路径策略的多路径路由协议(MRORS)。路由确定为具有高功率比和链路持续时间的链接。路径选择的目的是减少故障节点数,节约能量;数据源基于能量和跳数选择一个节点不相交的路径,传输数据将其余路径存储在缓存中,如果首次选择失败,使用一种基于优先级的路径维护算法,从缓存中选择路径;路径选择和维护通过减少传输能耗,延长网络的生命周期。仿真结果验证了该算法的有效性,与动态源路由(DSR)、多路径动态源路由(MDSR)和区域协同进化多路径路由(MRPTSRC)相比,MRORS分别比DSR、MDSR和MRPTSRC减少了63%、51%和57%的能耗,数据包投递率分别提高了31%,11.9%和17.4%。; 谢力周文波王洋; 关键词：多路径路由

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王洋