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 針對預訓練模型仍面臨處理復雜任務所需的知識信息質量不高和數量龐雜的 挑戰,而融合知識圖譜的預訓練模型可增強其性能。進一步研究并深入探討如何有效地融合知識 圖譜到預訓練模型中,以豐富目前綜述所包含的知識增強類型。【方法】分析并總結了近年來融合 知識圖譜的預訓練模型的相關文獻,首先簡要介紹了預訓練模型引入知識圖譜的原因、優勢以及難 點;其次詳細討論了隱性結合、顯性結合兩類方法,并對代表模型的特點與優缺點進行了對比總結; 最后對融合知識圖譜的預訓練模型將面臨的挑戰以及未來研究發展趨勢進行了討論。【結論】融 合知識圖譜的預訓練模型核心問題是解決如何將知識庫中的信息有效地融合到預訓練模型中,未 來可以探索更加有效和高效的知識融合方法,以提高模型的性能和泛化能力。

近年來,深度學習在自然語言處理領域取得了 顯著進展。其中,預訓練模型在關系抽取[1]、文本分 類[2]等下游任務中都有優秀的表現。預訓練模型是 一種通過自監督學習從大規模無標注數據中生成一 個基礎網絡的技術,并將學習到的特征重新進行微 調或遷移至另一個目標網絡,所生成的網絡結構即 為“預訓練模型”[3]。預訓練模型更加注重上下文理 解,將訓練階段得到的網絡模型應用于后續特定下 游任務,避免了繁瑣的再訓練過程,其優點在于訓練 成本小,配合下游任務有更快的收斂速度,同時也能 有效提高模型性能。 自BERT [4]、ELMO [5]等模型被提出以來,各種 預訓練模型不斷涌現。2023年 OpenAI公司正式 發 布 最 新 的 ChatGPT [6] (Chat Generative PretrainedTransformer)人機對話模型,標志著大規模 語言模型(largelanguagemodel,LLM)的成熟,谷 歌公司也發布 了 他 們 的 對 標 產 品 PaLM2 [7]模 型。 另一方面,經過微調或蒸餾的小型化大規模語言模 型,如 LLAMA [8]、GUANACOetal [9]也成為當下 的研究熱點,并在多項測評中有出色的表現。此外, 如 QUANTIZATION [10]與SPECLNFER [11]等優化 技術使得以更低的資源需求部署大規模語言模型也 成為了可能。但一些研究表明[12],這些小型化的大 規模語言模型以及面向低資源場景的系統優化技術 往往都會 帶 來 模 型 質 量 的 下 降,影 響 最 終 應 用 的 效果。 因此,面對深層次的專業化自然語言處理任務, 將特定種類的知識圖譜作為外部知識融合到特定用 途的自然語言處理任務中[13]是一種有效途徑。首 先,知識圖譜中的實體和關系信息可以被視為先驗 知識,在預訓練模型訓練數據不足時容易出現過擬 合或欠擬合的情況,而知識圖譜中的實體和關系信 息可以作為額外的訓練數據,有助于緩解數據稀疏 性問題。其次,知識圖譜中的實體和關系之間有明 確的邏輯關系,可以幫助模型進行推理和推斷。最 后,知識圖譜中的實體和關系信息來自不同的領域, 可以支持模型在多個領域之間遷移學習,從而提高 模型的泛化能力。如圖1所示,結合知識圖譜的預 訓練模型與傳統預訓練模型的學習方法對比。在預 測過程中,傳統預訓練模型只能通過短距離固定記 憶對掩碼的字進行預測,難以學習到“北京、共和國” 等實體的完整語義。而結合知識圖譜的預訓練模型 通過學習實體關系可以正確預測到“中華人民”所對 應的“北京、共和國”等命名實體的關系。 雖然融合知識圖譜到預訓練模型會提升模型的 效率與準確率,但如何融合也伴隨著極大的困難,難 點主要包括結構化知識編碼、異構信息融合和信息 遺忘等問題。其中,如何將實體信息有效表達和編 碼是一個關鍵問題;同時,不同領域的知識圖譜的信 息來源不同,如何將它們融合起來也是一個難點;此 外,預訓練模型融合外部知識后容易遺失之前訓練 得到的知識,這也是一個需要解決的問題。這些難 點需要通過有效的方法和技術來克服,以實現預訓 練模型和知識圖譜的融合,進一步提高自然語言處 理的應用效果。在現有的將外部知識整合到預訓練模型的綜述 中,大多數研究側重于不同形式知識的注入方法。 例如,HUetal [14]根據自然語言理解(NLU)和自然 語言生成(NLG)兩個任務引出分類對知識增強型 預訓練模型進行了歸納。ZHENetal [15]根據不同 的知識類型以及格式對外部知識如何注入預訓練模 型進行了總結。然而,這些綜述未對融合知識圖譜 到預訓練模型的方法進行詳盡介紹和突出。因此, 需要進一步研究并深入探討如何有效地融合知識圖 譜到預訓練模型中,以豐富目前綜述所包含的知識 增強類型。 本文對近年來發表的融合知識圖譜到預訓練模 型的文獻進行歸納總結,與現有綜述文獻的角度不 同,本文從預訓練模型內部到外部以隱式與顯式兩 類方法對融合知識圖譜到預訓練模型的方法進行介紹,如圖2所示,并對代表模型的特點進行了詳細闡 述與說明。本文的主要貢獻有: 1)相比于其他的知識增強型預訓練模型綜述, 本文主要對融合知識圖譜的方法進行了分析總結, 針對性較強。 2)以結合知識圖譜的預訓練模型為切入點,幫 助研究人員了解該方向的研究趨勢。 3)最后對融合知識圖譜的預訓練模型目前存 在的問題進行了總結,并提出了相應的解決思路。

摘要： 隨著人工智能的快速發展，從可行的算法中選擇滿足應用需求的算法已經成為各領域亟待解決的關鍵問題，即算法選擇問題。基于元學習的方法是解決算法選擇問題的重要途徑，被廣泛應用于算法選擇研究并取得了良好成果。方法通過構建問題特征到候選算法性能的映射模型來選擇合適的算法，主要包括提取元特征、計算候選算法性能、構建元數據集以及訓練元模型等步驟。首先，闡述基于元學習的算法選擇概念和框架，回顧簡述相關綜述工作；其次，從元特征、元算法和元模型性能指標三方面總結研究進展，對其中典型的方法進行介紹并比較不同類型方法的優缺點和適用范圍；然后，概述基于元學習的算法選擇在不同學習任務中的應用情況；繼而，使用140個分類數據集、9種候選分類算法和5種性能指標開展算法選擇實驗，對比不同算法選擇方法的性能；最后，分析目前存在的挑戰和問題，探討未來的發展方向。 //fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract3212.shtml

人工智能是數據處理與分析的重要技術，為人 們利用數據進行決策和研究提供了有力支撐。在人 工智能的不同領域中，研究人員提出了大量算法，然 而，不同算法在有限數量的問題上具備優越性能，不 存在一個適用于所有問題的可行算法，該現象被稱 為算法的性能互補性（performance complementarity） 現象[1] ，與“沒有免費午餐”（no free lunch）定理相印 證[2] 。算法的性能互補性現象普遍存在于不同領域， 如何為給定問題從大量可行算法中選擇滿足應用需 求的算法成為了各領域面臨的重要挑戰，即算法選 擇問題（algorithm selection problem）[3] 。算法選擇問 題通常采用人工選擇或自動選擇的方法解決。人工 選擇方法通過實驗試錯或依賴專家選擇合適的算 法，然而實驗試錯方法成本較高，專家選擇與專家的 經驗知識相關且靈活性較低[4] 。自動選擇方法通過 設計算法和模型，根據問題的特點自動選擇滿足應 用需求的算法，包括活躍測試（active test）方法、推薦 系統方法以及基于元學習（meta-learning）的方法[5-7] 。 其中基于元學習的方法研究基礎較為深厚，具備開 銷低和靈活度高等優點，成為了解決算法選擇問題 的主要方法[8-9] 。 本文對基于元學習的算法選擇進行綜述總結， 為研究人員了解相關領域的發展現狀提供參考。

隨著教育信息化程度的不斷加深，以預測學生知識狀態為目標的知識追蹤正成為個性化教育中一項重要且富有挑戰性的任務。知識追蹤作為一項教育數據挖掘的時間序列任務，與深度學習模型強大的特征提取和建模能力相結合，在處理順序任務時具有得天獨厚的優勢。為此，簡要分析傳統知識追蹤模型的特點及局限性，以深度知識追蹤發展歷程為主線，總結基于循環神經網絡、記憶增強神經網絡、圖神經網絡的知識追蹤模型及其改進模型，并對該領域的已有模型按照方法策略歸類整理。同時梳理了可供研究者使用的公開數據集和模型評估指標，比較和分析不同建模方法的特點。對基于深度學習的知識追蹤的未來發展方向進行探討和展望，奠定進一步深入基于深度知識追蹤研究的基礎。

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract40002.shtml

導讀：本文將參考上述綜述論文，從預訓練語言模型應用于文本生成任務的三個挑戰出發：

如何對輸入數據進行編碼并保持語義，使其與預訓練語言模型進行融合； 如何設計通用且合適的預訓練語言模型架構，使其作為生成函數； 如何優化生成函數，并保證生成文本滿足特殊屬性。 并詳細列舉目前每個挑戰下的研究進展。

文本生成是目前自然語言處理領域一項非常重要但具有挑戰性的任務，它的目的是希望生成可讀的自然語言文本，比較有代表性的應用，例如對話系統、文本摘要和機器翻譯等。

目前，深度神經模型在文本生成研究中已取得重大進展，其優勢在于深度神經網絡可以端到端地學習輸入數據到輸出文本的語義映射，而不需要人工參與進行特征工程。但是，深度神經模型往往具有大量的參數，而大部分文本生成任務數據集都非常小，因此深度神經網絡非常容易在這些數據集上過擬合，導致其無法在實際應用中進行泛化。

隨著預訓練語言模型（Pretrained Language Models, PLMs）范式的蓬勃發展，越來越多的研究將其運用到各種自然語言處理任務中以取得SOTA效果，例如BERT解決語言理解和GPT解決語言生成。通過在大規模語料集上進行預訓練，預訓練語言模型可以準確地理解自然語言并以自然語言的形式流暢表達，這兩項都是完成文本生成任務的重要能力。

摘要 預訓練技術當前在自然語言處理領域占有舉足輕重的位置。尤其近兩年提出的ELMo、GTP、BERT、XLNet、T5、GTP-3等預訓練模型的成功,進一步將預訓練技術推向了研究高潮。該文從語言模型、特征抽取器、上下文表征、詞表征四個方面對現存的主要預訓練技術進行了分析和分類,并分析了當前自然語言處理中的預訓練技術面臨的主要問題和發展趨勢。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3187.shtml

摘要： 隨著深度神經網絡和智能移動設備的快速發展，網絡結構輕量化設計逐漸成為前沿且熱門的研究方向，而輕量化的本質是在保持深度神經網絡精度的前提下優化存儲空間和提升運行速度。闡述深度學習的輕量化網絡結構設計方法，對比與分析人工設計的輕量化方法、基于神經網絡結構搜索的輕量化方法和基于自動模型壓縮的輕量化方法的創新點與優劣勢，總結與歸納上述3種主流輕量化方法中性能優異的網絡結構并分析各自的優勢和局限性。在此基礎上，指出輕量化網絡結構設計所面臨的挑戰，同時對其應用方向及未來發展趨勢進行展望。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0060931

摘要： 形式化方法是在安全關鍵軟件系統中被廣泛采用而有效的基于數學的驗證方法，而智能合約屬于安全關鍵代碼，采用形式化方法驗證智能合約已經成為熱點研究領域.本文對自2015年以來的47篇典型相關論文進行了研究分析，對技術進行了詳細的分類研究和對比分析；對形式化驗證智能合約的過程中使用的形式化方法、語言、工具和框架進行綜述.研究表明，其中定理證明技術和符號執行技術適用范圍最廣，可驗證性質最多，很多底層框架均有所涉及，而運行時驗證技術屬于輕量級的新驗證技術，仍處于探索階段.由此我們列出了一些關鍵問題如智能合約的自動化驗證問題，轉換一致性問題，形式化工具的信任問題和形式化驗證的評判標準問題.本文還展望了未來形式化方法與智能合約結合的研究方向，對領域研究有一定的推動作用.

摘要：大數據是多源異構的。在信息技術飛速發展的今天，多模態數據已成為近來數據資源的主要形式。研究多模態學習方法，賦予計算機理解多源異構海量數據的能力具有重要價值。本文歸納了多模態的定義與多模態學習的基本任務，介紹了多模態學習的認知機理與發展過程。在此基礎上，重點綜述了多模態統計學習方法與深度學習方法。此外，本文系統歸納了近兩年較為新穎的基于對抗學習的跨模態匹配與生成技術。本文總結了多模態學習的主要形式，并對未來可能的研究方向進行思考與展望。