本文關(guān)鍵詞：基于句子語義距離的釋義識別研究

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【摘要】：針對釋義識別任務(wù)如何學習上下文語義的問題,提出了利用詞向量來表示句子語義距離的模型。首先,利用Word2Vec訓練大規(guī)模的詞向量模型,把詞的語義信息利用向量分布式表示;然后通過歐氏距離來計算句子間詞的移動開銷;最后基于EMD模型實現(xiàn)了從詞語義距離到句子語義距離的建模,通過采用句子變換矩陣來實現(xiàn)句子間語義距離的度量,進而從語義相似性方面進行句子釋義識別。實驗基于Sem Eval-2015 PIT任務(wù),與作為實驗基線的邏輯回歸和加權(quán)矩陣因數(shù)分解方法進行比較,提出的模型采用有監(jiān)督實驗時,F1值非常接近實驗基線,而采用無監(jiān)督方法實驗時,F1值提高了5.9%。
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【關(guān)鍵詞】： 釋義識別 詞向量 句子語義距離 推特
【基金】：國家自然科學基金重點項目資助(61133012;61373108) 國家社會科學基金重點項目資助(11&ZD89)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 釋義就是句子或者短語通過不同的詞來表達相同的意義,釋義識別(paraphrase identification,PI)就是判斷任意長度的2個句子或短語是否表達相同的意義[1],它被廣泛應(yīng)用于問答[2](question answer-ing,QA)、語義分析[3](semantic parsing,SP)及機器翻譯[4](machine translation,M

【相似文獻】

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本文編號：602612