张伟男 作品数:36 被引量:124 H指数:7 供职机构: 哈尔滨工业大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家重点基础研究发展计划 黑龙江省哲学社会科学研究规划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 语言文字 更多>>
基于预训练模型的人称代词消解方法 基于预训练模型的人称代词消解方法,涉及人工智能技术领域,针对现有技术中代词消解的准确率低问题,本申请模型使用基于排序的代词消解框架,对于一个待消解的代词,存在一个候选先行词的集合,对于每一个候选先行词进行消解打分,打分最... 张伟男 张家乐 赵正宇 刘挺ChatGPT的技术逻辑、社会影响与传播学未来 被引量:38 2023年 近期,ChatGPT横空出世、火爆出圈,其影响几乎渗透至各行各业,是颠覆还是赋能?一时众说纷纭。2023年2月13日,京师主题沙龙活动“新闻传播学如何认识‘ChatGPT’”顺利举办,本次活动由北京师范大学的计算传播学研究中心、新媒体传播研究中心、新闻传播学院联合主办,SMP社交机器人专业组提供支持。本次活动由北京师范大学新媒体传播研究中心主任、新闻传播学院张洪忠教授主持,邀请了来自新闻传播学、自然语言处理和相关学科领域的9位内地和中国香港知名专家学者与会。他们围绕ChatGPT的技术逻辑、ChatGPT如何影响新闻传播学与ChatGPT的发展前景等议题进行了精彩而深刻的讨论。 张洪忠 黄民烈 黄民烈 张伟男 沈菲 周葆华 钟智锦 钟智锦 吴晔 许小可关键词:新媒体传播 自然语言处理 传播学 GPT CHAT 基于DQN的开放域多轮对话策略学习 被引量:5 2018年 有效地进行多轮对话是开放域人机对话系统的主要目标之一。目前的神经网络对话生成模型在开放域多轮对话过程中存在着容易产生万能回复、很快陷入死循环的问题;而已有的多轮对话研究工作存在着没有考虑未来对话走向的问题。借鉴强化学习方法考虑全局的视角,该文利用深度强化学习算法DQN(deep Q-network),提出了使用深度价值网络对每一轮的候选句子进行评估,并选择未来收益最大的而非生成概率最大的句子作为回复的多轮对话策略学习方法。实验结果表明,该文提出的方法将多轮对话的平均对话轮数提高了两轮,同时在主观对比评价指标上获胜比例高出了45%。 宋皓宇 张伟男 刘挺基于中心理论的中文对话省略恢复研究 在中文对话中,大量存在着省略的现象,为了避免由于省略造成的表述模糊以及歧义等问题,本文进行了相关的研究,以中心理论作为理论依据,提出一种适用于中文对话系统或中文交互式问答系统的省略恢复模型,并且通过实验验证该模型的正确性... 张伟男 张宇 刘挺关键词:自然语言处理 基于指令学习的统一论辩挖掘方法及其挖掘系统 本发明属于计算论辩及论辩挖掘技术领域,具体涉及一种基于指令学习的统一论辩挖掘方法及其挖掘系统。步骤1:将三种类型的AM统一建模为指令学习任务,即构建Uni‑AM的框架;步骤2:使用步骤1构建Uni‑AM的框架训练基于LL... 张伟男 肖瑞宇 刘挺对话系统评价方法综述 被引量:21 2017年 本文介绍了对话系统的发展历史以及随着对话系统发展而衍生出的多种对话系统评价方法,从任务型对话系统与开放域对话系统两个方向进行了调研和总结,分析了不同评价方法的利弊,每种评价方法的侧重点和不同方向上最新的研究进展.在任务型对话系统方面,介绍了Steve Young等人的近期研究成果,总结了几种被广泛使用的评价思路.在开放域对话系统方面,从客观指标评价和模拟人工评分两个角度探索了开放域聊天系统的评价方法,对于不同的指标和不同的研究思路做了分析及介绍.最后,本文通过总结及分析对话系统的经典评价方法和当前最新的基于神经网络模型的对话评价方法,对对话系统评价方法的发展趋势进行了展望. 张伟男 张杨子 刘挺关键词:自然语言处理 人工智能 一种基于深度学习的动词短语省略消解方法 一种基于深度学习的动词短语省略消解方法,它属于计算机人工智能技术领域。本发明解决了现有动词短语省略消解方法存在的触发词判断和先行短语识别准确率低的问题。本发明对确定好的数据集1和数据集2进行预处理;判断触发词的过程加入了... 张伟男 刘元兴 宋皓宇 刘挺人机对话系统综述 被引量:11 2018年 人机对话一直是人工智能中一个颇具难度的研究领域。它不仅能给人类日常生活带来直接的便利,还可以弥补使用者的情感空洞。人机对话系统有三个基本模块:口语语言理解、对话管理和自然语言生成。不同目的的对话系统在各个模块上的实现方法上也不尽一致。目前,各大互联网技术公司都已经推出了对话系统服务平台。当今人机对话系统的主要研究方向是赋予机器'情感',让机器得以识别对话人的情感并作出更为人性化的回应。 车万翔 张伟男关键词:对话管理 人机对话系统 图灵测试 一种面向社区型问句检索的主题翻译模型 被引量:7 2015年 基于统计机器翻译模型的问句检索模型,其相关性排序机制主要依赖于词项间的翻译概率,然而已有的模型没有很好地控制翻译模型的噪声,使得当前的问句检索模型存在不完善之处.文中提出一种基于主题翻译模型的问句检索模型,从理论上说明,该模型利用主题信息对翻译进行合理的约束,达到控制翻译模型噪声的效果,从而提高问句检索的结果.实验结果表明,文中提出的模型在MAP(Mean Average Precision)、MRR(Mean Reciprocal Rank)以及p@1(precision at position one)等指标上显著优于当前最先进的问句检索模型. 张伟男 张宇 刘挺关键词:翻译模型 DIRICHLET 社会计算 基于决策树的中文对话省略句判别 省略句的判别是省略恢复的前序工作,在中文对话及问符系统中广泛存存着省略的现象,省略句判别的准确与否直接关系到省略恢复的结果,因此对省略句的判别则尤为重要。本文给出一种采用决策树分类算法进行中文对话中的省略句判别的方法,采... 张伟男 张宇 刘挺关键词:自然语言处理 决策树算法