基于语义增强与候选排序优化的背景感知事件预测方法
Semantic enhancement and candidate ranking optimization for context-aware event forecast
1. 中国科学院 新疆理化技术研究所, 乌鲁木齐 830011
2. 中国科学院大学, 北京 100049
3. 中国科学院 新疆民族语音语言信息处理实验室, 乌鲁木齐 830011
摘要
事件预测旨在结合事件的语义信息与结构关系，实现对未来事件的精准推断。针对现有图神经网络方法中存在语义捕捉不足及外部知识整合有限的问题，提出一种基于语义增强与候选排序优化的背景感知事件预测方法(SECRO)。该方法采用三阶段框架：首先，利用大语言模型生成高质量的事件节点嵌入，弥补语义表达的不足；其次，基于图神经网络建模事件间的结构与关联关系，生成初步预测结果；最后，设计了一种候选排序优化机制，结合大语言模型中蕴含的世界知识提升事件预测精度。在三个公开数据集上的实验结果表明，该方法在平均排名分数(MRR)上分别较RGCN和SeCoGD方法提升了8.34和6.84个百分点，取得了新的SOTA性能。扩展实验结果进一步验证了该方法能够增强现有图方法在事件预测任务中的性能。
基金项目
新疆维吾尔自治区"天山英才"科技创新领军人才项目(2022TSYCLJ0046)
新疆维吾尔自治区自然科学基金重点项目(2023D01D17)
新疆维吾尔自治区"天山英才"培养计划(2023TSYCCX0041,022TSYCCX0059)
中国科学院青年创新促进会优秀会员项目(Y2023118,Y2021112)
新疆维吾尔自治区重点研发任务专项(2023B03024)
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01B207)
新疆维吾尔自治区上海合作组织科技伙伴计划及国际科技合作计划项目(2023E01019)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0026
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第9期
发布历史
[2025-05-09] 优先出版
引用本文
马荣, 马博, 王震, 等. 基于语义增强与候选排序优化的背景感知事件预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0026. (Ma Rong, Ma Bo, Wang Zhen, et al. Semantic enhancement and candidate ranking optimization for context-aware event forecast [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0026. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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