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申请/专利权人：厦门大学
摘要：基于知识约束的两步式辟谣文本生成方法，涉及自然语言处理领域。针对辟谣文本对外部知识高度依赖以及辟谣长文本生成困难的问题，以谣言为研究对象，基于Transformer的多层解码器架构建立知识文本生成模型，利用知识三元组生成知识文本序列，同时采用pytorch版的GPT2‑ML模型建立辟谣结论生成模型，引入谣言约束和知识约束生成辟谣结论，将生成的知识文本序列和辟谣结论共同组成辟谣文本。两步式辟谣文本方法效果明显优于其他的生成方法，不仅缓解辟谣长文本生成困难的问题，还使生成的辟谣文本更具逻辑性。
主权项：1.基于知识约束的两步式辟谣文本生成方法，其特征在于包括以下步骤：1）处理数据，得到知识三元组；2）将知识三元组序列传入知识文本生成模型，得到知识文本序列；所述知识文本生成模型采用Transformer多层解码器的架构，在原来tranformer的基础上去掉Encoder-Decoder之间的注意力层，掩码使得解码器模型的输入端数据的注意力机制是双向的，输出端数据的注意力机制是单向的；每个Transformer模块包括多头自注意力机制层、批归一化层和前向传播层，数据会依次经过每层的Transformer模块，最后经过一个全连接层和Softmax归一化操作，得到相应词在词汇表上的概率分布；3）将知识文本序列和谣言文本序列传入辟谣结论生成模型，得到辟谣结论文本序列；所述辟谣结论生成模型采用15G中文语料训练好的pytorch版的GPT2-ML架构；4）将谣言文本序列和知识三元组传入辟谣结论生成模型，得到一步式生成的辟谣文本；5）将知识文本序列和辟谣结论文本序列共同作为两步式生成的辟谣文本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 基于知识约束的两步式辟谣文本生成方法
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