基于混合注意力机制的中文文本蕴含识别方法

黄生斌; 肖诗斌; 都云程; 施水才

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基于混合注意力机制的中文文本蕴含识别方法

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将注意力机制应用于中文文本蕴含识别研究,提出了一种基于混合注意力机制的中文文本蕴含识别方法.为使模型能捕获文本间更丰富的语义信息,利用混合注意力机制获取文本词语级别和句子级别的语义信息,将不同级别的语义信息进行融合后对文本蕴含关系进行识别,提高了模型识别中文蕴含关系的准确性.模型的输入阶段采用了BERT字向量,提高了模型的泛化能力.该方法在CCL2018(第十七届中国计算语言学大会)中文文本蕴含识别测评任务验证集上准确率达80.38％,实验结果表明了该方法的有效性.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2020年第3期|89-9398|共6页
作者
黄生斌; 肖诗斌; 都云程; 施水才;
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作者单位

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

拓尔思信息技术股份有限公司北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

拓尔思信息技术股份有限公司北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

拓尔思信息技术股份有限公司北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
中文文本蕴含; 深度学习; 混合注意力机制;

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