【摘要】：句子間語義相似性的計算已成為自然語言處理領域的重要研究內(nèi)容,如何有效地對句子建立語義模型已成為釋義識別、文本相似性計算、問答和文本蘊涵等自然語言處理應用的基礎任務.文中提出了一種并行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型,該模型的兩個卷積網(wǎng)絡不僅對句子對中的單個句子建立句子向量表示,還對句子經(jīng)卷積池化后的特征進行相似性度量,并獲得句子間的相似性特征.采用釋義識別及文本相似性兩項任務進行模型性能的實驗評測,結果顯示,該模型能夠較好地表示句子語義信息,其釋義識別F1值相比基準實驗提高了7.4個百分點,語義相似性評測的皮爾森相關系數(shù)比邏輯回歸方法有7.1個百分點的提高.
[Abstract]:The calculation of semantic similarity between sentences has become an important research content in the field of natural language processing. How to effectively establish semantic model of sentences has become the interpretation recognition and text similarity calculation. Basic tasks of natural language processing applications such as question answering and textual implication. In this paper, a parallel convolution neural network model is proposed. The two convolution networks of the model not only establish a sentence vector representation for a single sentence in a sentence pair, but also measure the similarity of the convolutional features of a sentence. The similarity features between sentences are obtained. Two tasks of interpretation recognition and text similarity are used to evaluate the performance of the model. The results show that the model can well represent the semantic information of sentences, and the F1 value of interpretation recognition is 7.4 percentage points higher than that of the benchmark experiment. The Pearson correlation coefficient of semantic similarity evaluation is 7.1 percentage points higher than that of logical regression method.
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(61133012);國家自然科學基金資助項目(61173062,61373108) 國家社會科學基金重點項目(11&ZD189)~~
【分類號】：TP391.1

【相似文獻】

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本文編號：2414260