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结合对比学习和双流网络融合知识图谱摘要模型
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1对比学习研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2双流网络研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3知识图谱摘要模型研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.4对比学习与双流网络融合研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
模型设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1系统总体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2对比学习模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2.1特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.2对比损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3双流网络模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.3.1图像流处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.3.2文本流处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.4知识图谱摘要模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.4.1知识图谱构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.4.2摘要生成算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.3.1对比学习模块效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.3.2双流网络模块效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.3.3知识图谱摘要模块效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.4对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
4.4.1与其他对比学习方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
4.4.2与其他知识图谱摘要模型的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.2不足与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.3未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
1.内容简述
本文旨在探讨结合对比学习和双流网络融合知识图谱摘要模型在信息提取和知识表示领域的应用。首先，我们简要介绍了对比学习的基本原理及其在自然语言处理中的应用优势。随后，详细阐述了双流网络的结构特点，包括其如何同时处理文本信息和图像信息，以实现更全面的信息理解。在此基础上，我们提出了一种融合了
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