期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于增强对比学习的多语言事件发现方法
1
作者 潘通 余正涛 +3 位作者 黄于欣 关昕 严海宁 杨溪 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期665-673,共9页
多语言事件发现是把描述同一事件的多种语言文本聚类到同一个簇,是多语言事件分析的基础.目前基于深度学习的聚类方法主要通过优化文本表示之间的距离实现聚类,其性能严重依赖模型表示能力,多语环境下文本表示对齐效果不理想,多语言事... 多语言事件发现是把描述同一事件的多种语言文本聚类到同一个簇,是多语言事件分析的基础.目前基于深度学习的聚类方法主要通过优化文本表示之间的距离实现聚类,其性能严重依赖模型表示能力,多语环境下文本表示对齐效果不理想,多语言事件聚类难度大.文章提出一种基于增强对比学习的多语言事件发现方法,通过优化事件文本到簇心和多语言正负样本之间的距离,使同一事件的多语言文本在表示空间更加接近,提高模型对多语言文本的表示能力.针对事件聚类任务引入事件要素的表征作为事件聚类中心,进一步提升多语言事件聚类效果.在路透社数据集上的实验结果表明,提出的方法在多个预训练模型基础上性能均有提升,准确率和标准化互信息最优效果分别达到了76.14%和91.09%. 展开更多
关键词 多语言事件发现 深度聚类 对比学习 数据增强 事件要素
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部