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针对使用句法可控的复述生成模型生成对抗样本时模型性能受限于复述平行语料的领域和规模的问题, 提出仅需要单语语料训练的无监督的句法可控复述生成模型, 用以生成对抗样本。采用变分自编码方式学习模型, 首先将句子和句法树分别映射为语义变量和句法变量, 然后基于语义变量和句法变量重构原始句子。在重构过程中, 模型可以在不使用任何平行语料的情况下学习生成句法变化的复述。在无监督复述生成和对抗样本生成任务中的实验结果表明, 所提方法在无监督复述生成任务中取得最佳性能, 在对抗样本生成任务中可以生成有效的对抗样本, 用以改进神经自然语言处理(NLP)模型的鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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针对多轮会话中的Non-Sentential Utterances(NSUs)问题,结合当前在自然语言处理领域广泛使用的预训练语言模型,将Masked Language Model用于多轮会话NSUs的重写任务,提出Masked Rewriter Model.与基于Seq2Seq的重写模型相比,重写效果提升明显.根据N... 相似文献
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碳纳米管上沉积铂工艺的研究 总被引：7，自引：0，他引：7
对碳纳米管上沉积纳米级金属铂颗粒的工艺进行了探索性的研究。经处理后的碳纳米管与氯铂酸乙醇溶液 ,在一定温度时缓慢加入 H2 O2 ,Na2 S2 O4溶剂 ,然后在室温下电磁搅拌 ,清洗、过滤 ,烘干后的黑色粉末放置管式炉中在氮气气氛下保温。经 X射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜 (TEM)的检测结果表明 ,沉积在碳纳米管上的铂颗粒尺寸细小 ,分布均匀 ,无铂颗粒大块聚集。这为碳纳米管作为催化剂载体的研究奠定了基础 相似文献
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