秉銘2029225適配器配編碼器AD-ATM60-KA3PR目前的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征方法仍然面臨一些問題和挑戰(zhàn),一方面是在穩(wěn)定性的表現(xiàn)上的不足,另一個(gè)方面是基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法復(fù)雜度過高。對(duì)于這兩個(gè)問題,本文將基于深度學(xué)習(xí)框架重點(diǎn)研究動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性和模型復(fù)雜性。首先,為了提升動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性,本文提出一種基于深度自編碼器的社區(qū)信息動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)(CDNE)。為了更好地表達(dá)原始網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),該方法使用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一階信息和二階信息的結(jié)合,從而提升了網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)任務(wù)(鏈接預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu))的效果。在穩(wěn)定性方面,本文在深度自編碼器的目標(biāo)函數(shù)中將原本的全局結(jié)構(gòu)和局部結(jié)構(gòu)上加上社區(qū)演化部分,這大大地提升了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)比當(dāng)前的一些*的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法,本文提出的方法在預(yù)測(cè)任務(wù)(鏈接預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu))和穩(wěn)定性任務(wù)(網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、社區(qū)穩(wěn)定)都取得更好的表現(xiàn)。其次,針對(duì)目前的基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法復(fù)雜度過高的問題,本文提出一種基于稀疏自編碼器的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法(SPDNE)。為了找到擬合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和適應(yīng)無(wú)監(jiān)督式的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)的自編碼器稀疏拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),受模擬退火算法啟發(fā),本文設(shè)計(jì)了一種稀疏自編碼器結(jié)構(gòu)進(jìn)化算法。通過在三個(gè)基于自編碼器的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法下的應(yīng)用驗(yàn)證,這表明本文提出的算法能夠在減少模型復(fù)雜度的同時(shí)保持的網(wǎng)絡(luò)任務(wù)(鏈接預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu))的效果。的背景知識(shí)在問題回答中起著至關(guān)重要的作用。現(xiàn)有的基于上下文的模型可能會(huì)給否定答案比肯定的答案分配更高的分?jǐn)?shù),因?yàn)榉穸ù鸢概c單詞級(jí)別的給定問題更相似。然而,借助背景知識(shí),我們可以正確識(shí)別基于KG中包含的相對(duì)事實(shí)的肯定答案。（ii）此外,現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中普遍存在的冗余和噪聲問題（例如CQA）仍有待解決。然而,先前的研究利用KG的外部知識(shí)專門進(jìn)行了k認(rèn)知單個(gè)單詞的學(xué)習(xí),而不是捕獲不同句子之間的相互關(guān)系,這對(duì)于對(duì)問題答案對(duì)進(jìn)行排名很重要（iii）雙向循環(huán)連接使RNN適合于任何長(zhǎng)度的順序預(yù)測(cè)任務(wù),但是由于處理序列信息將不可避免地導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的信息狀態(tài)在稍后的時(shí)間收集導(dǎo)致信息不平衡,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)在長(zhǎng)句子上的表現(xiàn)不佳。為了緩解這些限制,我們提出了一種知識(shí)意識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以交互方式學(xué)習(xí)基于知識(shí)的句子表示和基于上下文的句子表示,以對(duì)QA對(duì)進(jìn)行相關(guān)度排序。BERT[52]的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使用多Transformer結(jié)構(gòu),而Transformer基于自注意力機(jī)制:任何單元都可以直接交互,并且沒有長(zhǎng)度限制問題,可以更好地捕獲長(zhǎng)距離特征,因此,相距較遠(yuǎn)的元素可以通過較短的路徑（O（1）vs O（n））進(jìn)行交互首先,我們使用知識(shí)嵌入方法對(duì)KG的知識(shí)嵌入進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,然后設(shè)計(jì)混合注意掩碼,以學(xué)習(xí)嵌入在KG中的離散候選實(shí)體的基于知識(shí)的句子表示。后,我們提出了一種知識(shí)意識(shí)的注意力機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)問題和答案的知識(shí)意識(shí)的句子表示,從而自適應(yīng)地確定基于上下文和背景知識(shí)的重要問題和答案信息。

秉銘2029225適配器配編碼器AD-ATM60-KA3PRKG的外部知識(shí)來(lái)捕獲問題的背景信息。以及對(duì)QA對(duì)進(jìn)行排名的答案。（2）我們引入了預(yù)訓(xùn)練的BERT模型。BERT訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用英語(yǔ)開源語(yǔ)料庫(kù)BooksCropus和英語(yǔ)Wikipedia數(shù)據(jù),共33億個(gè)單詞。這進(jìn)一步提高了單詞向量模型的泛化能力。通過添加其他層,可以調(diào)整預(yù)訓(xùn)練的BERT表示以創(chuàng)建適用于更多任務(wù)的當(dāng)前模型。（3）我們開發(fā)了一種混合注意力矩陣-知識(shí)交互學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)和一種基于線性注意力的獨(dú)立注意力知識(shí)感知結(jié)構(gòu),該體系結(jié)構(gòu)利用來(lái)自編碼層的文本特征和融合外部KG的交互信息來(lái)監(jiān)督句子和外部知識(shí)的表示學(xué)習(xí)。（4）知識(shí)感知注意機(jī)制是一種使QA對(duì)能夠識(shí)別文本之外的一些背景信息和隱藏關(guān)系的方法。對(duì)于問答句,我們將兩種不同的句子級(jí)別的表示向量:基于詞向量嵌入獲得的向量和混合KG的外部知識(shí)獲得的向量表示進(jìn)行交互獲得后用于分類的終層輸入。以及通過問答融合的方法進(jìn)行的對(duì)基于詞向量嵌入獲得的向量和混合KG的外部知識(shí)獲得的向量進(jìn)行多角度答案融合以得到終的雙重答案特征來(lái)輸入后的分類層。

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