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一种基于预训练的条件文本生成方法
1
作者 邵党国 孔宪媛 +3 位作者 马磊 安青 黄琨 相艳 《中文信息学报》 北大核心 2025年第7期127-137,共11页
随着电子商务的发展,人们需要从产品的评论中更加全面地了解产品信息,高质量的评论文本对于客户黏度和社会舆论发挥着重要作用。传统的中文文本生成模型表现良好,却不能有效结合先验知识并根据条件情感输入生成对应情感极性的文本。该... 随着电子商务的发展,人们需要从产品的评论中更加全面地了解产品信息,高质量的评论文本对于客户黏度和社会舆论发挥着重要作用。传统的中文文本生成模型表现良好,却不能有效结合先验知识并根据条件情感输入生成对应情感极性的文本。该文提出一种条件评论文本生成模型,将预训练语言模型与生成对抗网络结合起来,利用预训练模型较好的语言理解能力学习真实文本中概率分布。该文通过在生成器层标准化中引入条件层标准化,达到根据输入情感标签自动生成对应情感极性文本的目的。在电商评论数据集上的实验表明,该模型相较于传统的Seq2Seq模型和SeqGAN模型,不仅引入条件情感输入,并且生成效果更优、文本质量更高。 展开更多
关键词 BERT seqgan 条件层标准化 条件文本生成
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面向自动驾驶测试的危险变道场景泛化生成 被引量：8
2
作者 赵祥模 赵玉钰 +2 位作者 景首才 惠飞 刘建蓓 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2211-2223,共13页
针对自动驾驶虚拟测试中危险变道场景构建问题,提出一种数据−模型驱动的自动驾驶测试危险变道场景泛化生成方法.基于NGSIM US101数据集中的紧急变道数据,提出一种紧急变道轨迹对抗生成方法(BN-AM-SeqGAN),构建基于安全距离的两车变道状... 针对自动驾驶虚拟测试中危险变道场景构建问题,提出一种数据−模型驱动的自动驾驶测试危险变道场景泛化生成方法.基于NGSIM US101数据集中的紧急变道数据,提出一种紧急变道轨迹对抗生成方法(BN-AM-SeqGAN),构建基于安全距离的两车变道状态约束模型,设计危险变道测试场景泛化生成方法,生成危险变道测试场景库.实验结果显示:生成的5万条紧急变道轨迹变道完成时间分布的均方根误差为0.63,生成的5万个危险变道场景中,99.54%的场景被测自动驾驶车辆与变道背景车辆的碰撞时间小于1 s,表明该方法能够有效生成自动驾驶测试危险变道场景. 展开更多
关键词 智能车辆 自动驾驶测试 变道场景 危险场景生成 序列生成对抗网络
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网评贴文自动生成方法研究 被引量：3
3
作者 刘欣然 徐雅斌 李继先 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第4期101-113,共13页
【目的】为反制社交网络中的恶意信息、引导正确的舆论走向,提出一种时序序列生成式对抗网络(T-SeqGAN),实现网评贴文自动生成。【方法】通过将序列生成式对抗网络(SeqGAN)的生成器修改为Seq2Seq结构,分别以双向门控循环单元和时序卷积... 【目的】为反制社交网络中的恶意信息、引导正确的舆论走向,提出一种时序序列生成式对抗网络(T-SeqGAN),实现网评贴文自动生成。【方法】通过将序列生成式对抗网络(SeqGAN)的生成器修改为Seq2Seq结构,分别以双向门控循环单元和时序卷积神经网络(TCN)作为其编码器与解码器的骨架网络的方式,提高生成贴文与真实网评贴文的语序结构及语义特征的相似性;通过将SeqGAN的判别器修改为TCN与注意力机制层相结合的模型的方式,提高生成贴文的语句通顺度。【结果】与基线模型相比,利用TSeqGAN生成的网评贴文BLEU-2(0.79935)、BLEU-3(0.60396)、BLEU-4(0.47642)、KenLM(-27.67029)指标值更高,PPL(0.75247)指标值更低。【局限】生成贴文的词汇量及语言风格受制于已有的真实贴文,网评贴文自动生成方法的适用情景受限。【结论】本文模型生成的网评贴文具有更高的语序正确性和语法正确性,与真实贴文的内容相似性也更高,能够在社交网络中引导正确的舆论走向。 展开更多
关键词 网评贴文 序列生成式对抗网络 时序卷积神经网络 Seq2Seq
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