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文本摘要评测方法的语义损失度CSTPCD
作者：金独亮范永胜张琪
发表期刊：计算机与现代化 2023年3期
关键词：文本摘要评测方法语义损失率数据集偏差
摘要：在当前文本摘要自动生成领域,传统的ROUGE评测方法已多次被研究者发现其评测结果与人工评测结果差距过大,但该差距尚未数值化,无法丈量.基于此现状,本文采用多个不同类型、长度的公开中文摘要数据集,通过定义语义损失率计算方法来衡量ROUGE在评价时所产生的语义损失程度,同时综合考虑摘要长度以及数据集内在因素对生成摘要评价的影响,最终可视化ROUGE评测与人工评测存在误差的具体数值.实验结果表明,ROUGE评测分数与人工评测分数呈弱相关性,…查看全部>>
一种消减多模态偏见的鲁棒视觉问答方法北大核心CSTPCD
作者：张丰硕李豫李向前徐金安陈钰枫
发表期刊：北京大学学报(自然科学版) 2024年1期
关键词：视觉问答数据集偏差语言偏见深度学习
摘要：为了增强视觉问答模型的鲁棒性,提出一种偏见消减方法,并在此基础上探究语言与视觉信息对偏见的影响。进一步地,构造两个偏见学习分支来分别捕获语言偏见以及语言和图片共同导致的偏见,利用偏见消减方法,得到鲁棒性更强的预测结果。最后,依据标准视觉问答与偏见分支之间的预测概率差异,对样本进行动态赋权,使模型针对不同偏见程度的样本动态地调节学习程度。在VQA-CP v2.0等数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性,缓解了偏见对模型的影响。