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基于增强正例与层间负例的语义相似性模型
计算机科学与技术 | 更新时间:2026-02-03
    • 基于增强正例与层间负例的语义相似性模型

    • Semantic similarity model based on augmented positives and interlayer negatives

    • “2026年2月3日桂林电子科技大学信息与通信学院的蔡晓东团队在《吉林大学学报(工学版)》发文,介绍了其在语义相似性模型领域的研究进展,蔡晓东团队提出了一种基于增强正例与层间负例的语义相似性方法,为解决模型难以捕捉句子间细微特征差异问题提供了新方案。”
    • 蔡晓东 ,黄业洋 ,董丽芳
    • 吉林大学学报(工学版) 2025年55卷第11期 页码:3705-3714
    • 作者机构:

      桂林电子科技大学 信息与通信学院,广西壮族自治区 桂林 541004

    • 作者简介:

      蔡晓东(1971-),男,教授,博士.研究方向:人工智能,自然语言处理.E-mail:caixiaodong@guet.edu.cn

    • 基金信息:
      广西创新驱动发展专项项目(AA20302001)
    • DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240237     

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