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基于對抗學習的查新檢索式自動生成

鄭州大學學報(理學版) 頁數： 7 2024-01-10

摘要：科技查新是科研人員獲取前沿信息的重要途徑，但伴隨著信息量的劇增，傳統查新檢索式的構建方法存在效率低、關鍵詞提取不全面、一詞多義等問題，因此提出了融合基于Transformer的雙向編碼器表達與SequenceGAN的查新檢索式自動構建模型BSGAN。通過BiLSTM-CRF構建領域詞表及概念同義詞詞表，解決了查新檢索式構建過程中關鍵詞不夠全面的問題；采用基于Transforme... （共7頁）

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