Jun, 2022

产品安全成语：构建因果贝叶斯网络进行产品安全和风险评估的方法

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TL;DR本文介绍了使用习语来构建基于数据和知识的产品安全和风险评估因果贝叶斯网络的方法。结果显示，所建立的具有代表性的产品安全习语可以在没有太多产品测试数据的情况下，对各种产品进行安全和风险评估。
发现论文，激发创造
  • 翻译意义而非单纯的词语：IdiomKB 在通过语言模型优化成语翻译中的作用

    使用大型语言模型开发的多语言习语知识库（IdiomKB）能够提高机器翻译模型的性能，通过检索习语的比喻含义，使较小的模型在翻译过程中得到更全面的理解。

    Aug, 2023

  • 使用语义兼容性进行惯用语表达式识别

    本研究提出了一种多阶段深度神经网络架构，利用注意力机制和上下文信息对句子中的习语表达进行定位，通过评估表明该模型能够在各类习语表达的数据集上实现新的最优结果，并具有对未见过的习语表达的识别能力。

    Oct, 2021

  • 一种用于医疗设备风险评估和管理的混合贝叶斯网络

    本文利用混合贝叶斯网络（BN）提出一种新的医疗器械风险管理方法，解决了传统方法的限制，包括可靠性差和缺乏历史数据等问题，并在除产线和售后维护等环节应用到一种除颤器设备上进行实际验证。

    Sep, 2022

  • 会话系统中成语的向量表征

    本文研究表明，由习语或比喻语言训练的开放域对话系统能够更好地生成与包含习语提示相符的回复，通过利用潜在习惯表达（PIE）- 英语习语语料库，我们实现了 98％F1 宏分数的准确率和更好的会话回复效果，为公众贡献了模型检查点 / 演示和代码。

    May, 2022

  • 神经机器翻译中成语的自动评估和分析

    本文探讨了神经机器翻译中存在的习语翻译难题，提出了一个新的自动化量化习语翻译错误的方法，并通过对模型的训练以及不同翻译测试集的测试，探索了单语预训练和习语上下文因素对翻译质量的影响。

    Oct, 2022

  • 让 BART 乘坐惯用语列车：学习表示惯用表达式

    本研究使用适配器作为轻量级非组合式语言专家对具有习惯用语特性的句子进行训练，将习惯用语结合到 BART 中取得了比基线模型 (BART) 更好的性能，包括在嵌入聚类方面提高了 0.19 分的同质化得分和在习惯用语处理任务中提高了高达 25% 的序列准确性，表明此方法能够解决习惯用语在自动化自然语言处理和语言模型中带来的挑战。

    Jul, 2022

  • 黑盒系统的贝叶斯安全验证

    本文提出了一种基于贝叶斯优化的安全验证算法，它通过迭代地适配概率代理模型来高效预测故障，并通过重要性采样来估计操作域内的故障概率。经实验表明，该算法在减少样本数和各种安全验证指标方面表现良好，并可用于补充机器学习组件的 FAA 认证过程。

    May, 2023

  • 利用黑名单方法评估中文成语机器翻译性能

    本文基于黑名单方法，使用一个新的评估方法 CIBB 测试数据集，对机器翻译系统的成语翻译质量进行了评估，结果表明常见错误类型为逐字逐句字面翻译，黑名单方法可以有效发现该种错误类型。

    Nov, 2017

  • 从源代码中挖掘成语

    本文介绍了 HAGGIS 系统，作为第一个用于从软件项目语料库中自动挖掘代码习惯用法的方法，可利用最新的自然语言处理技术非参数贝叶斯概率树替换语法，该系统可发现描述重要程序概念的代码习惯用法。

    Apr, 2014

  • 基于 BERT 的双嵌入模型用于汉语成语预测

    该研究提出了基于 BERT 的双重嵌入模型来预测句子中的成语，实验表明该方法在中文成语填空测试数据上具有更好的表现。

    Nov, 2020