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利用抽象意义表示改进医疗对话生成
通过使用抽象意义表示（AMR）图构建对话中的语言要素和医学实体的图形表示，我们提出了一种模型病人和医疗专业人员之间对话的新框架，其中神经网络结合了文本和图形知识，采用双重注意机制，在医学对话生成方面的实验结果表明，我们的框架优于强基线模型，
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10 months ago
ACL
基于 AMR 的文档级事件论元提取中的链路预测方法
本文提出 Tailored AMR Graph (TAG) 的方法，并使用图神经网络作为链接预测模型来查找事件参数，实验结果表明，该简化方法在测试集 WikiEvents 和 RAMS 上分别优于当前最先进模型 3.63pt 和 2.33p
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a year ago
ACL
门控图神经网络实现的图到序列学习
提出了一种新的神经网络模型结合 Gated Graph Neural Networks 和输入转换解决了线性化启发式和参数爆炸问题，可以对 AMR 图和基于语法的神经机器翻译进行生成，实验结果表明该模型优于强基线模型。
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6 years ago
基于语义表示的抽象摘要生成
本文提出了一种新颖的抽象摘要框架，利用意义表示（AMR）的树库进行研究。在该框架中，源文本被解析为一组 AMR 图，该图被转换为摘要图，然后从摘要图生成文本。我们专注于图形到图形的转换，该转换将源语义图减少为摘要图，并利用现有的 AMR 解
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6 years ago
ACL
无限制 AMR 解析的基于转移的算法
本研究提出了一种贪心的从左到右的非投射转移句法分析器，旨在处理 AMR 图中的循环和重新进入，能够原生地处理重新进入和任意循环，模型在 LDC2015E86 语料库上获得 64％的 Smatch 的结果，并在重新进入的边缘上表现良好。
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6 years ago
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