基于自适应学习的序列生成方法
Sequence generation method based on adaptive learning
河北师范大学 a. 计算机与网络空间安全学院; b. 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心; c. 河北省网络与信息安全重点实验室, 石家庄 050024
摘要
离散序列生成广泛应用于文本生成、序列推荐等领域。目前的研究工作主要集中在提高序列生成的准确性，却忽略了生成的多样性。针对该现象，提出了一种自适应序列生成方法ECoT，设置两层元控制器，在数据层面，使用元控制器实现自适应可学习采样，自动平衡真实数据与生成数据分布得到混合数据分布；在模型层面，添加多样性约束项，并使用元控制器自适应学习最优更新梯度，提升生成模型生成多样性。此外，进一步提出融合协同训练和对抗学习的方法，提升生成模型生成准确性。与目前的主流模型进行对比实验，结果表明，在生成准确性和多样性上，自适应协同训练序列生成方法具有更均衡的准确性和多样性，同时有效缓解了生成模型的模式崩溃问题。
基金项目
国家社会科学基金重大资助项目(13&ZD091,18ZDA200)
河北省重点研发计划项目(20370301D)
河北师范大学重大关键技术攻关项目(L2020K01)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0681
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2081-2086
文章编号: 1001-3695(2022)07-025-2081-06
发布历史
[2022-03-08] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
张宝奇, 赵书良, 张剑, 等. 基于自适应学习的序列生成方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2081-2086. (Zhang Baoqi, Zhao Shuliang, Zhang Jian, et al. Sequence generation method based on adaptive learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2081-2086. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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