【摘 要】
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目前学界普遍通过循环神经网络(RNN)建模强度函数来刻画时序点过程，然而此类模型不能捕捉到事件序列之间的长程依赖关系，并且强度函数具体的参数形式会限制模型的泛化能力。针对上述问题，提出一种无强度函数的注意力机制的时序点过程生成模型。该模型使用Wasserstein距离构建损失函数，便于衡量模型分布与真实分布之间的偏差，利用自注意力机制描述历史事件对当前事件的影响程度，使得模型具有可解释性且泛化能力
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目前学界普遍通过循环神经网络(RNN)建模强度函数来刻画时序点过程，然而此类模型不能捕捉到事件序列之间的长程依赖关系，并且强度函数具体的参数形式会限制模型的泛化能力。针对上述问题，提出一种无强度函数的注意力机制的时序点过程生成模型。该模型使用Wasserstein距离构建损失函数，便于衡量模型分布与真实分布之间的偏差，利用自注意力机制描述历史事件对当前事件的影响程度，使得模型具有可解释性且泛化能力更强。对比实验表明，在缺失强度函数先验信息的情况下，该方法比RNN类的生成模型和极大似然模型在QQ图斜率
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