基于对偶生成式领域自适应网络的问答系统

谭伟

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基于对偶生成式领域自适应网络的问答系统

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针对生成式对抗网络在半监督问答系统领域的局限性：1.生成式对抗网络中的判别器与生成器存在结构对偶属性，在现有研究中被忽略。2.直接使用生成器生成的问答句对与人工标注的问答句对训练判别器易产生过拟合与偏差判别器。为了解决以上局限性，提出一种新型的对偶生成式域自适应网络。首先，设计判别器与生成器作为对偶闭环，提出概率对偶正则化项监督生成器与判别器训练过程，同时训练判别器与生成器，使得反馈信号在两者之间共享。然后，提出领域标签作为判别器的额外输入，区分生成器生成的问答句对与人工标注的问答句对，防止判别器过拟合与生存偏差判别器。基于问答数据集SQUAD数据集进行实验，实验结果表明，提出的对偶生成式域自适应网络相对于全监督问答模型具有好的性能，节省超过一半的标签成本；相对于传统生成式对抗网络具有更优的F1值与EM值。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第9期|219-224|共6页
作者
谭伟;
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作者单位

南京市浦口区中医院信息科;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;人工神经网络与计算;
关键词
问答系统; 生成式对抗网络; 对偶学习; 领域自适应;

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