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基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策工具归类研究
被引量：
1
1
作者
胡志强
李
朋
骏
+1 位作者
王金龙
熊晓芸
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期292-305,共14页
政策工具的归类是政策文本量化分析和研究的重要维度之一。由于训练数据的缺乏,政策文本相似度高,模型难以学习到足够丰富的特征表示,对它的预测结果缺少置信度,有较高的错误分类风险。为此提出了基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策...
政策工具的归类是政策文本量化分析和研究的重要维度之一。由于训练数据的缺乏,政策文本相似度高,模型难以学习到足够丰富的特征表示,对它的预测结果缺少置信度,有较高的错误分类风险。为此提出了基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策工具分类方法,该方法分为预训练语言模型微调和ChatGPT决策增强两个阶段,第一阶段使用ChatGPT大语言模型增强政策文本以增加训练数据数量,结合监督对比学习微调RoBERTa模型,使模型学习到更丰富的政策文本表示;第二阶段使用ChatGPT辅助决策预训练语言模型置信度较低的文本,降低对相似文本的错误分类风险。在数字产业政策工具分类数据集和Tnews数据集上的实验表明,所提方法优于主流的研究方法,能够有效提升基模型的性能,且在训练样本较少时对基线模型的提升更显著。
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关键词
文本分类
ChatGPT
数据增强
监督对比学习
政策工具
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职称材料
面向食品贮藏领域的知识图谱构建方法研究
被引量：
2
2
作者
辛辉
谢镇玺
+2 位作者
李
朋
骏
王金龙
熊晓芸
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第22期329-342,共14页
食品贮藏是人们追求高质量饮食的关键环节,也是建设资源节约型社会的着力点,而海量多源异构的食品数据存在信息过载、缺乏系统化表示和查询困难等问题,制约了相关从业人员的研究开发和普通居民获取信息的有效性。基于知识图谱结构化表...
食品贮藏是人们追求高质量饮食的关键环节,也是建设资源节约型社会的着力点,而海量多源异构的食品数据存在信息过载、缺乏系统化表示和查询困难等问题,制约了相关从业人员的研究开发和普通居民获取信息的有效性。基于知识图谱结构化表达语义信息的特点,将其与食品贮藏相融合,设计出一套完整的食品贮藏领域知识图谱构建框架,为食品研究和应用提供新视角和智能化方法。首先针对多源异构的食品贮藏数据进行分析,提出了多元概念间关系的表达模式,用以弥补图谱三元组知识表示的缺陷,进而完成模式层构建;然后重点对非结构化知识采取改进的融合多特征的实体识别方法完成实体抽取,并用多分类模型和提出的多元关系抽取算法进行关系抽取;针对抽取产生的知识冗余,利用基于词典和相似度匹配方法完成融合;最后以Neo4j图数据库完成存储。整个方法框架的设计通过实验进行了合理性和有效性验证,并对构建结果进行可视化分析与语义检索。
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关键词
食品贮藏
知识图谱
特征融合
多元关系表示
知识融合
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职称材料
题名
基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策工具归类研究
被引量：
1
1
作者
胡志强
李
朋
骏
王金龙
熊晓芸
机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期292-305,共14页
基金
国家自然科学基金(61902430,42201506)。
文摘
政策工具的归类是政策文本量化分析和研究的重要维度之一。由于训练数据的缺乏,政策文本相似度高,模型难以学习到足够丰富的特征表示,对它的预测结果缺少置信度,有较高的错误分类风险。为此提出了基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策工具分类方法,该方法分为预训练语言模型微调和ChatGPT决策增强两个阶段,第一阶段使用ChatGPT大语言模型增强政策文本以增加训练数据数量,结合监督对比学习微调RoBERTa模型,使模型学习到更丰富的政策文本表示;第二阶段使用ChatGPT辅助决策预训练语言模型置信度较低的文本,降低对相似文本的错误分类风险。在数字产业政策工具分类数据集和Tnews数据集上的实验表明,所提方法优于主流的研究方法,能够有效提升基模型的性能,且在训练样本较少时对基线模型的提升更显著。
关键词
文本分类
ChatGPT
数据增强
监督对比学习
政策工具
Keywords
text classification
ChatGPT
data augment
supervised contrastive learning
policy tools
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向食品贮藏领域的知识图谱构建方法研究
被引量：
2
2
作者
辛辉
谢镇玺
李
朋
骏
王金龙
熊晓芸
机构
青岛理工大学 信息与控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第22期329-342,共14页
基金
国家自然科学基金(42201506)
青岛市科技计划项目(23-1-5-yqpy-2-qy)。
文摘
食品贮藏是人们追求高质量饮食的关键环节,也是建设资源节约型社会的着力点,而海量多源异构的食品数据存在信息过载、缺乏系统化表示和查询困难等问题,制约了相关从业人员的研究开发和普通居民获取信息的有效性。基于知识图谱结构化表达语义信息的特点,将其与食品贮藏相融合,设计出一套完整的食品贮藏领域知识图谱构建框架,为食品研究和应用提供新视角和智能化方法。首先针对多源异构的食品贮藏数据进行分析,提出了多元概念间关系的表达模式,用以弥补图谱三元组知识表示的缺陷,进而完成模式层构建;然后重点对非结构化知识采取改进的融合多特征的实体识别方法完成实体抽取,并用多分类模型和提出的多元关系抽取算法进行关系抽取;针对抽取产生的知识冗余,利用基于词典和相似度匹配方法完成融合;最后以Neo4j图数据库完成存储。整个方法框架的设计通过实验进行了合理性和有效性验证,并对构建结果进行可视化分析与语义检索。
关键词
食品贮藏
知识图谱
特征融合
多元关系表示
知识融合
Keywords
food storage
knowledge graph
feature fusion
multi-relation representation
knowledge fusion
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策工具归类研究
胡志强
李
朋
骏
王金龙
熊晓芸
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
2
面向食品贮藏领域的知识图谱构建方法研究
辛辉
谢镇玺
李
朋
骏
王金龙
熊晓芸
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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