DSSR 122
自然語言處理（NLP）旨在讀取和理解未結(jié)構(gòu)化的自然語言文本來完成不同的任務(wù)?！溉绾伪硎疚谋尽挂约啊溉绾芜M(jìn)行計(jì)算」是其中的兩個(gè)核心問題。早期的 NLP 研究中，利用 bag-of-words 模型表示文本，通過統(tǒng)計(jì)不同單詞的頻次來形成文本的向量表示，同時(shí)結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行文本處理，這丟失了文本的詞序信息以及單詞之間的聯(lián)系，本質(zhì)上是用 one hot encoding 來表示每個(gè)單詞；在深度學(xué)習(xí)中，研究者根據(jù)單詞的共現(xiàn)來學(xué)習(xí)詞向量，每個(gè)單詞由一個(gè) dense vector 表示，語意相似或聯(lián)系緊密的詞在向量空間中距離更小，再結(jié)合 RNN 模型（LSTM，GRU 等）進(jìn)行文本編碼完成各種任務(wù)；其后又有研究工作將文本類比圖像，編碼形成矩陣表示，結(jié)合 CNN 類模型進(jìn)行計(jì)算；近年來，預(yù)訓(xùn)練語言模型，利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練各類大型語言模型，從而給單詞或文本賦予上下文敏感的（context-sensitive），多層的語義向量表示，其采用的模型是多層的 Transber。
自然語言的形式及其語意具有層次性（hierarchical），組合性（combal）和靈活性（flexible）。已有的研究并未充分利用各類文本中存在的語義結(jié)構(gòu)。圖（graph）是一種通用且強(qiáng)大的表示形式，可以表達(dá)各種不同對象以及它們之間的聯(lián)系，無論是在自然語言處理，還是在社交網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)實(shí)世界等各種場景都無處不在。本論文在深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的表示學(xué)習(xí)能力的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并結(jié)合了不同的文本的圖結(jié)構(gòu)化表示，并利用圖結(jié)構(gòu)計(jì)算模型，例如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Networks）, 去解決不同的自然語言處理和文本挖掘問題。論文包含三大部分：第一部分介紹了文本的聚類和匹配，提出各類匹配問題的結(jié)構(gòu)化算法，并進(jìn)一步提出 Story Forest 系統(tǒng)用于新聞事件的聚類組織和結(jié)構(gòu)化表示。該系統(tǒng)落地到騰訊 QQ 瀏覽器熱點(diǎn)事件挖掘。第二部分關(guān)注文本挖掘，提出了 Attention Ontology 興趣圖譜，挖掘和描述用戶不同粒度的興趣點(diǎn)，建立不同興趣點(diǎn)之間的聯(lián)系，并可用于刻畫文章主題。這部分工作顯著提高了 QQ 瀏覽器，手機(jī) QQ，微信等應(yīng)用中的信息流推薦系統(tǒng)的效果。第三部分關(guān)注文本生成，提出了 ACS-QG 系統(tǒng)，自動從無標(biāo)注文本中生成高質(zhì)量的問答對，可用于問答系統(tǒng)的訓(xùn)練，有助于大大減少數(shù)據(jù)集創(chuàng)建成本，以及提高機(jī)器閱讀理解的能力。
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