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基于局部和全局语义融合的跨语言句子语义相似度计算模型
被引量：
14
1
作者
李霞
刘承标
+1 位作者
章友豪
蒋盛益
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期18-26,共9页
跨语言句子语义相似度计算旨在计算不同语言句子之间的语义相似程度。近年来,前人提出了基于神经网络的跨语言句子语义相似度模型,这些模型多数使用卷积神经网络来捕获文本的局部语义信息,缺少对句子中远距离单词之间语义相关信息的获...
跨语言句子语义相似度计算旨在计算不同语言句子之间的语义相似程度。近年来,前人提出了基于神经网络的跨语言句子语义相似度模型,这些模型多数使用卷积神经网络来捕获文本的局部语义信息,缺少对句子中远距离单词之间语义相关信息的获取。该文提出一种融合门控卷积神经网络和自注意力机制的神经网络结构,用于获取跨语言文本句子中的局部和全局语义相关关系,从而得到文本的综合语义表示。在SemEval-2017多个数据集上的实验结果表明,该文提出的模型能够从多个方面捕捉句子间的语义相似性,结果优于基准方法中基于纯神经网络的模型方法。
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关键词
跨
语言
文本
句子
语义
相似
度
自注意力机制
门控卷积神经网络
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题名
基于局部和全局语义融合的跨语言句子语义相似度计算模型
被引量：
14
1
作者
李霞
刘承标
章友豪
蒋盛益
机构
广州市非通用语种智能处理重点实验室
广东外语外贸大学信息科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期18-26,共9页
基金
国家自然科学基金(61402119,61572145)
文摘
跨语言句子语义相似度计算旨在计算不同语言句子之间的语义相似程度。近年来,前人提出了基于神经网络的跨语言句子语义相似度模型,这些模型多数使用卷积神经网络来捕获文本的局部语义信息,缺少对句子中远距离单词之间语义相关信息的获取。该文提出一种融合门控卷积神经网络和自注意力机制的神经网络结构,用于获取跨语言文本句子中的局部和全局语义相关关系,从而得到文本的综合语义表示。在SemEval-2017多个数据集上的实验结果表明,该文提出的模型能够从多个方面捕捉句子间的语义相似性,结果优于基准方法中基于纯神经网络的模型方法。
关键词
跨
语言
文本
句子
语义
相似
度
自注意力机制
门控卷积神经网络
Keywords
cross-lingual semantic sentence similarity
self-attention mechanism
gated convolutional neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部和全局语义融合的跨语言句子语义相似度计算模型
李霞
刘承标
章友豪
蒋盛益
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019
14
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