文本蕴含关系识别与知识获取研究进展及展望 被引量：27

1

作者 郭茂盛 张宇 刘挺 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期889-910,共22页

文本蕴含关系是广泛分布于自然语言文本中的单向推理关系,文本蕴含相关研究是自然语言处理领域的一项基础性研究,它可以辅助其他自然语言处理任务的进行,并且具有丰富的应用场景.文中首先界定了文本蕴含研究的范畴.作为一种二元关系,文... 文本蕴含关系是广泛分布于自然语言文本中的单向推理关系,文本蕴含相关研究是自然语言处理领域的一项基础性研究,它可以辅助其他自然语言处理任务的进行,并且具有丰富的应用场景.文中首先界定了文本蕴含研究的范畴.作为一种二元关系,文本蕴含有3个基本研究任务——关系识别、知识获取和蕴含对生成.其中,关系识别有两个核心问题——语义表示与推理机制;知识获取也有两个核心问题——知识表示与知识来源;蕴含对生成研究进展比较缓慢,文中细致地分析了其内因和外因.文中围绕语义表示与推理机制这两个核心问题梳理了关系识别的研究进展,围绕知识表示与知识来源梳理了知识获取的研究进展,并指出了各类方法的可取之处与不足之处.文本蕴含研究的进展离不开相关国际评测,文中也对这些国际评测和数据集进行了归纳总结.大数据时代的到来和深度学习理论的不断发展,为文本蕴含相关研究提供了丰富的知识来源和有力的研究工具,同时也带来了许多崭新的研究课题.文中立足当前研究形势,展望了未来研究方向,并从理论上探讨了其可行性. 展开更多

关键词 文本蕴含 知识获取 自然语言理解 自然语言处理 人工智能

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基于事件语义特征的中文文本蕴含识别 被引量：11

2

作者 刘茂福 李妍 姬东鸿 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期129-136,共8页

为了强化文本蕴含系统深层语义分析与推理能力,该文提出了基于事件语义特征的中文文本蕴含识别方法。该方法基于事件标注语料生成事件图,将文本间的蕴含关系转化为事件图间的蕴含关系;利用最大公共子图的事件图相似度算法计算事件语义特... 为了强化文本蕴含系统深层语义分析与推理能力,该文提出了基于事件语义特征的中文文本蕴含识别方法。该方法基于事件标注语料生成事件图,将文本间的蕴含关系转化为事件图间的蕴含关系;利用最大公共子图的事件图相似度算法计算事件语义特征,与统计特征、词汇语义特征和句法特征一起使用支持向量机进行分类,得到初步实验结果,再经过基于事件语义规则集合的修正处理得到最后的识别结果。实验结果表明基于事件语义特征的中文文本蕴含识别方法可以更有效地对中文文本蕴含关系进行识别。 展开更多

关键词 文本蕴含 事件语义特征 最大公共子图 支持向量机

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基于词向量的中文词汇蕴涵关系识别 被引量：7

3

作者 张志昌 周慧霞 +1 位作者 姚东任 鲁小勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期169-174,共6页

英文词汇蕴涵关系识别已有较多研究,并提出许多识别模型,但针对中文的词汇蕴涵关系获取则鲜有研究。为此,提出一种中文词汇蕴涵关系识别方法。利用词向量技术,在中文维基百科语料上进行训练,将词汇表示为词向量,设计各种基于词向量的分... 英文词汇蕴涵关系识别已有较多研究,并提出许多识别模型,但针对中文的词汇蕴涵关系获取则鲜有研究。为此,提出一种中文词汇蕴涵关系识别方法。利用词向量技术,在中文维基百科语料上进行训练,将词汇表示为词向量,设计各种基于词向量的分类特征,训练得到可用于名词词汇蕴涵关系分类的支持向量机分类模型。实验结果表明,与传统的余弦相似度方法相比,该方法以及设计的各种分类特征在词汇蕴涵关系识别方面具有明显优势。 展开更多

关键词 文本蕴涵 词汇蕴涵 词向量 蕴涵特征 支持向量机

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融合语义角色和自注意力机制的中文文本蕴含识别 被引量：9

4

作者 张志昌 曾扬扬 庞雅丽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2162-2169,共8页

文本蕴含识别旨在识别两个给定句子之间的逻辑关系.本文通过构造语义角色和自注意力机制融合模块,把句子的深层语义信息与Transformer模型的编码部分相结合,从而增强自注意力机制捕获句子语义的能力.针对中文文本蕴含识别在数据集上存... 文本蕴含识别旨在识别两个给定句子之间的逻辑关系.本文通过构造语义角色和自注意力机制融合模块,把句子的深层语义信息与Transformer模型的编码部分相结合,从而增强自注意力机制捕获句子语义的能力.针对中文文本蕴含识别在数据集上存在规模小和噪声大的问题,使用大规模预训练语言模型能够提升模型在小规模数据集上的识别性能.实验结果表明,提出的方法在第十七届中国计算语言学大会中文文本蕴含识别评测数据集CNLI上的准确率达到了80.28%. 展开更多

关键词 自然语言处理 文本蕴含 自注意力机制 语义角色标注 预训练语言模型

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使用有序词语移动距离特征进行中文文本蕴含识别 被引量：6

5

作者 谭咏梅 王敏达 牛少彰 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期123-128,共6页

提出了一种基于有序词语移动距离的中文文本蕴含识别方法,该方法基于word2vec词向量计算有序词语移动距离特征,进而利用有序词语移动距离特征和传统语言学特征通过支持向量机生成分类模型,然后使用分类模型进行蕴含识别,最终得到蕴含结... 提出了一种基于有序词语移动距离的中文文本蕴含识别方法,该方法基于word2vec词向量计算有序词语移动距离特征,进而利用有序词语移动距离特征和传统语言学特征通过支持向量机生成分类模型,然后使用分类模型进行蕴含识别,最终得到蕴含结果.该方法在RITE-VAL评测任务的CS数据上的Macro F1为0.629,超过RITEVAL的最优评测结果(BUPTTeam,0.615).实验结果表明,该方法可以提升中文文本蕴含识别系统的性能. 展开更多

关键词 文本蕴含 word2vec 有序词语移动距离 SVM

原文传递

基于事实和语义一致性的生成文本检测 被引量：1

6

作者 董腾飞 杨频 +2 位作者 徐宇 代金鞘 贾鹏 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期59-66,共8页

文本生成技术的恶意滥用问题日益严重,因此生成文本检测技术至关重要.现有的检测方法依赖于基于特定数据集的统计异常特征,从而导致方法的泛化能力较差.本文考虑不同种类生成文本均易出现的事实错误、语义冲突问题,提出了一种基于事实... 文本生成技术的恶意滥用问题日益严重,因此生成文本检测技术至关重要.现有的检测方法依赖于基于特定数据集的统计异常特征,从而导致方法的泛化能力较差.本文考虑不同种类生成文本均易出现的事实错误、语义冲突问题,提出了一种基于事实和语义一致性的生成文本检测方法.该方法通过实体将文本和外部知识库进行比较,得到文本的事实一致性特征.另一方面,该方法借助文本蕴含技术对文本上文与下文进行关系推理,得到文本的语义一致性特征.最后将这两类特征与RoBERTa的输出隐藏向量拼接,输入到线性分类层进行预测.实验结果表明,该方法比当前的检测方法具有更高的准确率和泛化能力. 展开更多

关键词 文本生成 生成文本检测 外部知识库 文本蕴含

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基于文本蕴含的选择类问题解答技术研究 被引量：5

7

作者 王宝鑫 郑德权 +2 位作者 王晓雪 赵姗姗 赵铁军 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期134-140,共7页

利用选择类问题具有明确候选项的特点,简化问题分类过程,并针对长文本语义蕴含短文本语义的语言现象,提出一种根据文本蕴含强度大小对候选答案进行排序的方法。在没有大规模问答对的情况下,采用维基百科中文语料库,以全国各省市高考地... 利用选择类问题具有明确候选项的特点,简化问题分类过程,并针对长文本语义蕴含短文本语义的语言现象,提出一种根据文本蕴含强度大小对候选答案进行排序的方法。在没有大规模问答对的情况下,采用维基百科中文语料库,以全国各省市高考地理选择题作为实验数据,通过句子相似度和文本蕴含两种方法来解答地理选择题。实验表明,基于文本蕴含方法的准确率为36.93%,比基于词嵌入的句子相似度方法提高2.44%,比基于向量空间模型的句子相似度方法提高7.66%,验证了该文本蕴含强度计算方法的有效性。 展开更多

关键词 文本蕴含 选择题 词嵌入 句子相似度

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中文句法异构蕴含语块标注和边界识别研究 被引量：4

8

作者 金天华 姜姗 +2 位作者 于东 赵美倩 刘璐 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期17-25,共9页

文本蕴含是自然语言处理的难点,其形式、类型复杂,知识难以概括。早期多利用词汇蕴含和逻辑推理知识识别蕴含,但该方法反对特定类型的蕴含有效。近年来,利用大规模数据训练深度学习模型的方法在句级蕴含关系识别任务上取得优异性能,但... 文本蕴含是自然语言处理的难点,其形式、类型复杂,知识难以概括。早期多利用词汇蕴含和逻辑推理知识识别蕴含,但该方法反对特定类型的蕴含有效。近年来,利用大规模数据训练深度学习模型的方法在句级蕴含关系识别任务上取得优异性能,但模型不可解释,尤其是无法标定引起蕴含的具体语言片段。该文研究文本蕴含成因形式,归纳为词汇、句法异构、常识和社会经验三类,并以句法异构蕴含为研究对象。针对上述两个问题,提出句法异构蕴含语块的概念,定义其边界识别任务。该文制定句法异构蕴含语块标注规范,建立标注数据集。在此基础上,分别建立基于规则和基于深度学习的模型,探索句法异构蕴含语块的自动识别方法。实验结果表明,该文提出的深度学习模型能有效发现蕴含语块,为下一步的研究提供可靠的基线方法。 展开更多

关键词 文本蕴含 句法异构 语块标注

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基于统计与词汇语义特征的中文文本蕴涵识别 被引量：4

9

作者 刘茂福 李妍 顾进广 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第5期1777-1782,共6页

对中文这种意合型语言而言,为了进行文本内容理解和文本语义推理,必须识别文本间的蕴涵关系。针对中文文本,在文本预处理的基础上,提取中文文本的相关统计特征和词汇语义特征;基于获取的统计与词汇语义特征,使用支持向量机设计并实现分... 对中文这种意合型语言而言,为了进行文本内容理解和文本语义推理,必须识别文本间的蕴涵关系。针对中文文本,在文本预处理的基础上,提取中文文本的相关统计特征和词汇语义特征;基于获取的统计与词汇语义特征,使用支持向量机设计并实现分类器对中文文本对间蕴涵关系进行分类。实验结果表明,基于统计与词汇语义特征进行中文文本蕴涵关系识别是可行的。 展开更多

关键词 文本蕴涵 统计特征 词汇语义特征 支持向量机 矛盾

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基于短文本隐含语义特征的文本蕴涵识别 被引量：3

10

作者 张晗 盛雅琦 +1 位作者 吕晨 姬东鸿 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期163-171,共9页

该文采用基于短文本隐含空间语义特征改进文本蕴涵识别,该方法通过构造句子的隐含变量模型,并融合基于该模型的句子之间相似度特征,和词汇重叠度、N元语法重叠度、余弦相似度等字符串特征,以及带标记和未标记的子树重叠度句法特征一起利... 该文采用基于短文本隐含空间语义特征改进文本蕴涵识别,该方法通过构造句子的隐含变量模型,并融合基于该模型的句子之间相似度特征,和词汇重叠度、N元语法重叠度、余弦相似度等字符串特征,以及带标记和未标记的子树重叠度句法特征一起利用SVM进行分类。基于该分类算法,我们对RTE-8任务进行了测试,实验表明短文本的隐含语义特征可有效改进文本蕴涵关系识别。 展开更多

关键词 文本蕴涵 隐含语义特征 短文本 支持向量机

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基于文本蕴涵的受限领域自动问答方法研究 被引量：3

11

作者 欧石燕 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第5期540-547,共8页

本文提出了一种用于受限领域自动问答的新方法。与传统的自动问答方法不同,该方法不对用户问题进行语言分析以生成结构化的查询,而是利用文本蕴涵技术从自动生成的假设问题库中寻找用户问题所蕴涵的假设问题,然后利用该假设问题所附的... 本文提出了一种用于受限领域自动问答的新方法。与传统的自动问答方法不同,该方法不对用户问题进行语言分析以生成结构化的查询,而是利用文本蕴涵技术从自动生成的假设问题库中寻找用户问题所蕴涵的假设问题,然后利用该假设问题所附的答案指南获取用户问题的答案。该方法的优点之一是不需要复杂的语言处理就可以回答复杂的问题,而且正确率较高;优点之二是可以利用本体方便地生成不同语种的假设问题,实现跨语言问答。本文基于英文提问对该方法进行了测评,测评结果表明几乎所有的用户问题都可以基于生成的假设问题来直接或间接地回答,回答的正确率达到65.6%。 展开更多

关键词 自动问答 文本蕴涵 本体

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一种轻量级文本蕴含模型 被引量：3

12

作者 王伟 孙成胜 +3 位作者 伍少梅 张芮 康睿 李小俊 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期31-38,共8页

现有主流文本蕴含模型大多采用循环神经网络编码,并采用各种注意力推理机制或辅以手工提取的特征来提升蕴含关系识别准确率,由于复杂的网络结构和RNNs网络串行机制导致这些模型训练和推理速度较慢.本文提出轻量级文本蕴含模型,采用自注... 现有主流文本蕴含模型大多采用循环神经网络编码,并采用各种注意力推理机制或辅以手工提取的特征来提升蕴含关系识别准确率,由于复杂的网络结构和RNNs网络串行机制导致这些模型训练和推理速度较慢.本文提出轻量级文本蕴含模型,采用自注意力编码器编码文本向量,点积注意力交互两段文本,再采用卷积神经网络对交互特征推理,整个结构可根据不同数据的推理难度叠加不同模块数量.在多个文本蕴含数据集实验表明,本文模型在保持较高识别准确率情况下仅用一个块参数仅为665 K,模型推理速度相比其他主流文本蕴含模型至少提升一倍. 展开更多

关键词 注意力机制 卷积神经网络 轻量级 文本蕴含

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基于多层次动态门控推理网络的文本蕴含识别 被引量：2

13

作者 张芮 杨煦晨 +3 位作者 琚生根 刘宁宁 谢正文 王婧妍 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期277-283,共7页

现有的文本蕴含模型通常计算一次词级别注意力得到两段文本在不同层面的交互特征,但对于文本不同层面的理解,不同重要词的注意力应该是不同的,并且一次词级注意力推理仅能捕捉到文本对局部特征.针对这个问题,提出一种多层次动态门控推... 现有的文本蕴含模型通常计算一次词级别注意力得到两段文本在不同层面的交互特征,但对于文本不同层面的理解,不同重要词的注意力应该是不同的,并且一次词级注意力推理仅能捕捉到文本对局部特征.针对这个问题,提出一种多层次动态门控推理网络,该网络结合了词级别信息的细粒度推理和句子级别门控机制来动态捕捉文本对的语义信息,并采用不同注意力计算方式提取文本对不同层面的语义特征,共同推理文本对的蕴含关系.本文在两个文本蕴含数据集上均做了实验,相较于基准模型和现有主流模型,准确率提升了0.4%~1.7%,通过消融分析,进一步验证了本文模型各部分结构的有效性. 展开更多

关键词 多层次动态推理 sgMatch-LSTM 注意力机制 文本蕴含

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利用上下文相似度增强词对齐效果的自然语言推理方法 被引量：2

14

作者 杜倩龙 宗成庆 苏克毅 《智能科学与技术学报》 2020年第1期26-35,共10页

当前的自然语言推理方法在进行词对齐时往往只关注如何利用上下文信息改善词汇的表示,而忽略了上下文相似度对词汇对齐的帮助。推理方法在融合局部判定信息进行结果预测时,通常赋予局部判定信息相同的权重,而实际上不同词汇对应的局部... 当前的自然语言推理方法在进行词对齐时往往只关注如何利用上下文信息改善词汇的表示,而忽略了上下文相似度对词汇对齐的帮助。推理方法在融合局部判定信息进行结果预测时,通常赋予局部判定信息相同的权重,而实际上不同词汇对应的局部判定信息对最终结果具有不同的影响。因此,提出一种通过增强词对齐性能改善自然语言推理性能的方法,该方法在词对齐时同时考虑词汇的词义相似度和上下文相似度,并且利用选择门机制对不同的局部判定信息进行加权。实验表明,该方法能够获得与当前最优的模型相当的准确率,而且该方法更加符合人脑推理判定行为过程,且具有很好的可解释性。 展开更多

关键词 文本蕴含 自然语言推理 词对齐

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基于混合主题模型的文本蕴涵识别 被引量：2

15

作者 盛雅琦 张晗 +1 位作者 吕晨 姬东鸿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期180-184,共5页

分析识别文本蕴涵的主流方法,并基于文本T和假设H可以从潜在混合主题中生成的猜想,提出一个混合主题模型来识别文本蕴涵,描述一个在混合主题模型上生成文本的概率模型。该模型把文本T和假设H看成是同一语义的不同表达,表示为多模式的数... 分析识别文本蕴涵的主流方法,并基于文本T和假设H可以从潜在混合主题中生成的猜想,提出一个混合主题模型来识别文本蕴涵,描述一个在混合主题模型上生成文本的概率模型。该模型把文本T和假设H看成是同一语义的不同表达,表示为多模式的数据,若文本T和假设H有蕴涵关系,则它们有相似的主题分布,共享混合词汇表和主题。设计mix LDA和LDA模型的对比实验,并对RTE-8任务进行测试,通过支持向量机对得到的句子相似度和其他词法句法特征进行分类。实验结果表明,基于混合主题模型的文本蕴涵识别具有较高的准确率。 展开更多

关键词 文本蕴涵 主题模型 多模式 混合主题 隐藏语义 支持向量机

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基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法 被引量：1

16

作者 严明 刘茂福 胡慧君 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第8期2289-2295,共7页

为解决文本蕴涵中无法同时捕捉句间交互信息和全局信息的问题,提出一种基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法。使用Bi-LSTM分别对句子进行编码,采用自注意力和协同注意力分别得到句子的全局信息和句子间的交互信息,经过全连接层进... 为解决文本蕴涵中无法同时捕捉句间交互信息和全局信息的问题,提出一种基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法。使用Bi-LSTM分别对句子进行编码,采用自注意力和协同注意力分别得到句子的全局信息和句子间的交互信息,经过全连接层进行分类得到识别结果。在CNLI数据集上文本蕴涵识别准确率达到了73.88%,在NTCIR-9的RITE数据集上达到了67.63%,实验结果表明,该方法在中文文本蕴涵识别任务中是有效的。 展开更多

关键词 文本蕴涵 自注意力机制 协同注意力机制 双向长短时记忆神经网络 自然语言处理

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语义蕴涵关系识别中的特征提取方法

17

作者 杜永萍 张江涛 刘江利 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1046-1052,共7页

为了捕捉不同文本片段之间的语义推理结果,实现文本片段之间的推导,采用基于分类器的方法进行蕴涵关系的判断.特征的选取是影响分类器性能的关键因素,在采用基本的词汇特征的基础上,引入了句法特征以及语义特征.通过构建语义链的方法挖... 为了捕捉不同文本片段之间的语义推理结果,实现文本片段之间的推导,采用基于分类器的方法进行蕴涵关系的判断.特征的选取是影响分类器性能的关键因素,在采用基本的词汇特征的基础上,引入了句法特征以及语义特征.通过构建语义链的方法挖掘T和H之间的语义关联,并应用于不同的分类器检验语义特征的有效性.在公开评测的数据集RTE-3～RTE-5上评价系统的性能,AdaBoost与SVM分类器取得的准确率分别为61.0%和61.8%.t检验的结果表明:基于语义链的语义特征使得系统性能得到了显著的提高. 展开更多

关键词 文本蕴涵 语义链 自然语言处理

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基于CNN与双向LSTM的中文文本蕴含识别方法 被引量：23

18

作者 谭咏梅 刘姝雯 吕学强 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期11-19,共9页

为了避免基于传统机器学习的中文文本蕴含识别方法需要人工筛选大量特征以及使用多种自然语言处理工具造成的错误累计问题,该文提出了基于CNN与双向LSTM的中文文本蕴含识别方法。该方法使用CNN与双向LSTM分别对句子进行编码,自动提取相... 为了避免基于传统机器学习的中文文本蕴含识别方法需要人工筛选大量特征以及使用多种自然语言处理工具造成的错误累计问题,该文提出了基于CNN与双向LSTM的中文文本蕴含识别方法。该方法使用CNN与双向LSTM分别对句子进行编码,自动提取相关特征,然后使用全连接层进行分类得到初步的识别结果,最后使用语义规则对网络识别结果进行修正,得到最终的蕴含识别结果。在2014年RITE-VAL评测任务的数据集上MacroF1结果为61.74%,超过评测第一名的结果61.51%。实验结果表明,该方法对于中文文本蕴含识别是有效的。 展开更多

关键词 中文文本蕴含 卷积神经网络 双向长短时记忆网络

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文本蕴涵的推理模型与识别模型 被引量：17

19

作者 袁毓林 王明华 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期3-13,共11页

该文首先介绍一个逼近文本蕴涵关系的推理模型,它由带有推理规则集的蕴涵型式知识库和相关的概率评价构成。接着介绍习得推理规则和蕴涵型式及其概率的几种方法,包括从平行或单一语料库中学习和从网络文件中学习。然后介绍基于词汇概率... 该文首先介绍一个逼近文本蕴涵关系的推理模型,它由带有推理规则集的蕴涵型式知识库和相关的概率评价构成。接着介绍习得推理规则和蕴涵型式及其概率的几种方法,包括从平行或单一语料库中学习和从网络文件中学习。然后介绍基于词汇概率的蕴涵识别模型,包括通过构建词汇蕴涵的概率模型和基于词汇所指的语义匹配模型来逼近文本蕴涵的几种方法。最后介绍基于句法的语义分析模型,包括基于依存树节点匹配、论元结构或原子命题匹配等处理模型。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 文本蕴涵 推理模型 蕴涵型式 识别模型 词汇概率 句法语义

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基于支持向量机的中文文本蕴涵识别研究 被引量：9

20

作者 李妍 刘茂福 姬东鸿 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第4期51-55,共5页

文本蕴涵关系研究的主要目的是在建立通用文本推理框架的同时,解决自然语言语义表达的多样性问题。将中文文本蕴涵关系识别问题归结为一种分类问题,进而基于支持向量机构造分类模型,对中文文本对间的语义关系进行分类;主要采用统计、词... 文本蕴涵关系研究的主要目的是在建立通用文本推理框架的同时,解决自然语言语义表达的多样性问题。将中文文本蕴涵关系识别问题归结为一种分类问题,进而基于支持向量机构造分类模型,对中文文本对间的语义关系进行分类;主要采用统计、词汇语义以及句法相关的分类特征。实验结果表明基于支持向量机的多分类器可以有效地对中文文本蕴涵关系进行识别。 展开更多

关键词 文本蕴涵 支持向量机 统计特征 词汇语义特征 句法特征

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