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821.
当前大部分的抽取式摘要方法主要关注对摘要句的表示和抽取,容易忽略对文本特征表示的充分性。为了解决这一问题,提出一种基于度量学习和层级推理网络的抽取式摘要方法。首先,在抽取式任务基础上提出基于度量学习和层级推理的抽取式摘要模型(MLHIN);其次,在CNN/DailyMail数据集上进行模型评估,并在英文摘要数据集CNN/DailyMail上进行测试;最后,对测试结果进行验证。结果显示,所提方法模型在Rouge-1,Rouge-2,Rouge-L上的得分明显优于其他模型,比Lead-3模型分别高出0.84%,1.29%和2.43%;通过将提出的度量损失metric和层级推理模型中的句子编码器替换掉,可以看出模型性能均有不同程度的下降,证明了提出的层级推理网络和度量损失的有效性。新算法能够提高模型捕捉长距离依赖的能力,增强模型对摘要句与非摘要句的分辨力,有效改善了抽取式摘要方法的性能。 相似文献
822.
有效估计反巡航导弹武器系统命中概率是确定反巡航导弹武器系统弹药消耗的基础, 反巡航导弹试验成本高, 导致数据不足, 给估计反巡航导弹武器系统的命中概率带来困难。本文以防空试验中靶面落点服从二维联合正态分布的现象为切入点, 结合巡航导弹等效矩形域的特点, 提出了基于正态-逆伽马分布的反巡航导弹武器系统命中概率估计方法。选取正态分布和逆伽马分布作为反巡航导弹武器系统命中概率特征参数的先验分布, 并通过贝叶斯分析方法得到相应的后验分布函数。采用参数估计得到先验分布中的超参数, 确定命中概率的最大后验估值, 示例表明了方法的可操作性, 具有广阔应用前景。 相似文献
823.
针对反事实框架下的因果推断问题,在因子分析视角下,从优化角度提出利用 L2 因子分析方法估计反事实值,并引入 L1 损失函数优化 L1 风险;结合因果推断与正交因子模型,将面板数据中需要估计的反事实值视作缺失值,从而把因果推断反事实值估计转变为带有缺失值的潜在因子模型估计;舍弃面板数据中的缺失值,通过优化一步得到潜在结果与平均处理效应,避免了信息丢失问题;采用 L1 因子分析代替 L2因子分析来估计模型,做出稳健性上的改进,并获得中位数处理效应;介绍了一种交替凸优化算法解决 L1 、L2 因子分析中的目标函数最小化问题,并给出其具体实现步骤;对于加利福尼亚州限制烟草政策案例做了实证研究,将 L1 、L2 因子分析与已有因果推断方法进行比较分析,结果表明:因子模型的 L1 、L2 估计量同样适用于宏观经济变量预测;最后通过设置伪实验组与伪介入的假设,验证了 L1 因子分析较其他方法具有更稳健的预测效果。 相似文献