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基于深度學(xué)習(xí)與模型集成的論證推理研究

發(fā)布時間:2021-01-07 00:19
  隨著近年來人工智能和自然語言處理(NLP)研究的飛速發(fā)展,人們對計算機(jī)理解自然語言的程度提出了新的要求。本文所需解決的論證推理任務(wù)是自然語言理解研究的基礎(chǔ)任務(wù)之一,與信息提取、機(jī)器問答、機(jī)器理解、文本分析等自然語言處理研究領(lǐng)域有著密切的關(guān)系,因此受到世界各研究機(jī)構(gòu)和研究人員的關(guān)注。論證推理是自然語言理解的一個重要組成部分,在本文中,引入了一個自然語言論證推理任務(wù)以及相關(guān)數(shù)據(jù)集,給定一個原因(Reason)和一個觀點(Claim),從兩個論據(jù)(Warrant)中選擇一個正確的內(nèi)因論據(jù)(Implicit Warrant),使原因得以支持觀點,以構(gòu)成一個合理的三段論結(jié)構(gòu)(Reason,Warrant,Claim)。我們基于深度學(xué)習(xí)的方法,使用預(yù)訓(xùn)練的、包含一定信息的Word2vec和Glove詞向量模型,為原因、論據(jù)、觀點構(gòu)造詞向量,用詞向量表征文本的語法和語義信息。使用一系列如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、長短時記憶模型(LSTM)、雙向長短時記憶模型(BiLSTM)、注意力機(jī)制(Attention Mechanism)的深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)造了一系列端對端的論證推理系統(tǒng),通過實驗比較其論證推理能力。... 

【文章來源】:云南大學(xué)云南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學(xué)習(xí)與模型集成的論證推理研究


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型

基于深度學(xué)習(xí)與模型集成的論證推理研究


CBOW模型示意圖

基于深度學(xué)習(xí)與模型集成的論證推理研究


Skip-gram模型示意圖


本文編號:2961517

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