【摘 要】
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文本自动生成是自然语言处理中的核心任务之一,已广泛应用于机器翻译、自动摘要及对话系统等子任务中。近来,在众多文本生成问题中,条件文本生成逐渐成为学术界及工业界的重要前沿研究问题之一。条件文本生成任务是指给定输入文本,模型自动生成与原文意义一致的相应文本。当限定输入文本长度远远低于输出文本长度时(短到长文本生成),该任务变得格外具有研究挑战性。首先,输入文本过短直接导致了信息缺失问题,这就要求相应模
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文本自动生成是自然语言处理中的核心任务之一,已广泛应用于机器翻译、自动摘要及对话系统等子任务中。近来,在众多文本生成问题中,条件文本生成逐渐成为学术界及工业界的重要前沿研究问题之一。条件文本生成任务是指给定输入文本,模型自动生成与原文意义一致的相应文本。当限定输入文本长度远远低于输出文本长度时(短到长文本生成),该任务变得格外具有研究挑战性。首先,输入文本过短直接导致了信息缺失问题,这就要求相应模型需要具有能力来有效补充外部信息。其次,鲜有方法显式要求生成文本具有一定程度的逻辑连贯性,而逻辑性缺失显然会极大限制模型解决真实世界问题的能力。针对上述问题,本论文提出了基于量化变分自编码器的逻辑连贯长文本生成模型(LOG-VQ-VAE)来同时解决这两个研究挑战。针对信息缺失问题,该模型设计了隐空间信息存储模块。通过计算、存储全局信息,并对每一输入短文本选取全局隐向量,模型可以有效地进行外部信息补充。针对逻辑连贯性问题,该方法对将要生成的长文本段落逻辑关系进行建模,并使用段落逻辑关系来辅助输出文本的解码生成,从而提高逻辑连贯性。此外,论文还提出了特殊隐空间训练方法并设计多样性损失项来辅助模型训练。在研究过程中,本论文发现所使用的骨干网络,即量化变分自编码器,存在隐空间向量利用率不佳的问题,并导致模型性能较差这一结果。为此,论文进一步提出了基于量化变分自编码器的多采样长文本生成模型(MS-VQ-VAE)。为优化隐空间选取策略,该模型按概率选取隐向量来训练隐空间。同时,该模型动态地选择多个隐向量,并设计了相应的隐空间损失项。为避免过拟合问题,该模型通过分布映射方式来降低隐向量维度,进而有效降低模型复杂度。最后为证明模型的有效性,论文在三个真实数据上进行充分实验验证。实验结果表明,在ZHIHU数据集上,LOG-VQ-VAE模型的METEOR指标可达15.40,提升约5%;在News-Report数据集上,MS-VQ-VAE模型的ROUGE指标可达16.78,提升约13%,由此可见本论文提出两种方法的有效性。
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目的:多发性骨髓瘤(MM)是一种以异常骨髓浆细胞增殖为特征,可分泌大量单克隆免疫球蛋白或其片段,骨病是MM的主要症状之一,影响到患者的生活质量。对于骨病的检测可以有助于MM的诊断和危险分层,早期识别高危患者,从而进行有效干预治疗。PET/CT是一种新型的影像学技术,在MM中的应用越来越广泛。本文主要探讨18F-FDG PET/CT与初诊多发性骨髓(newly diagnosed multiple
城市快速发展产生了热岛集聚效应,已经开始显著影响人们的身心健康。在目前我国全面推进城市更新的背景下,存量城市空间物理环境优化是城市更新的重要内容。更新街谷树木,作为一种经济、有效的改善街谷微气候手段,是提升街谷空间热环境质量的重要技术途径,也是城市整体热环境优化的基础。本文以哈尔滨典型街区的街谷群为研究对象,以景观界面测度作为街谷群景观形态的量化指标,通过现场实测以及ENVI-met模拟的方法,研
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