利用上下文相似度增强词对齐效果的自然语言推理方法
杜倩龙1,2; 宗成庆1,2; 苏克毅3
发表期刊智能科学与技术学报
2020-03
卷号2期号:1页码:26-35
摘要

当前的自然语言推理方法在进行词对齐时往往只关注如何利用上下文信息改善词汇的表示,而忽略了上下文相似度对词汇对齐的帮助。推理方法在融合局部判定信息进行结果预测时,通常赋予局部判定信息相同的权重,而实际上不同词汇对应的局部判定信息对最终结果具有不同的影响。因此,提出一种通过增强词对齐性能改善自然语言推理性能的方法,该方法在词对齐时同时考虑词汇的词义相似度和上下文相似度,并且利用选择门机制对不同的局部判定信息进行加权。实验表明,该方法能够获得与当前最优的模型相当的准确率,而且该方法更加符合人脑推理判定行为过程,且具有很好的可解释性。
 

关键词文本蕴含 自然语言推理 词对齐
语种中文
资助项目National Key Research and Development Program of China[2017YFB1002103]
七大方向——子方向分类自然语言处理
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/42484
专题多模态人工智能系统全国重点实验室_自然语言处理
通讯作者宗成庆
作者单位1.中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
2.中国科学院大学
3.台湾“中央研究院”资讯科学研究所
第一作者单位模式识别国家重点实验室
通讯作者单位模式识别国家重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
杜倩龙,宗成庆,苏克毅. 利用上下文相似度增强词对齐效果的自然语言推理方法[J]. 智能科学与技术学报,2020,2(1):26-35.
APA 杜倩龙,宗成庆,&苏克毅.(2020).利用上下文相似度增强词对齐效果的自然语言推理方法.智能科学与技术学报,2(1),26-35.
MLA 杜倩龙,et al."利用上下文相似度增强词对齐效果的自然语言推理方法".智能科学与技术学报 2.1(2020):26-35.
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