基于卷积网络的句子语义相似性模型

发布时间：2019-01-24 07:45

【摘要】：句子间语义相似性的计算已成为自然语言处理领域的重要研究内容,如何有效地对句子建立语义模型已成为释义识别、文本相似性计算、问答和文本蕴涵等自然语言处理应用的基础任务.文中提出了一种并行的卷积神经网络模型,该模型的两个卷积网络不仅对句子对中的单个句子建立句子向量表示,还对句子经卷积池化后的特征进行相似性度量,并获得句子间的相似性特征.采用释义识别及文本相似性两项任务进行模型性能的实验评测,结果显示,该模型能够较好地表示句子语义信息,其释义识别F1值相比基准实验提高了7.4个百分点,语义相似性评测的皮尔森相关系数比逻辑回归方法有7.1个百分点的提高.
[Abstract]:The calculation of semantic similarity between sentences has become an important research content in the field of natural language processing. How to effectively establish semantic model of sentences has become the interpretation recognition and text similarity calculation. Basic tasks of natural language processing applications such as question answering and textual implication. In this paper, a parallel convolution neural network model is proposed. The two convolution networks of the model not only establish a sentence vector representation for a single sentence in a sentence pair, but also measure the similarity of the convolutional features of a sentence. The similarity features between sentences are obtained. Two tasks of interpretation recognition and text similarity are used to evaluate the performance of the model. The results show that the model can well represent the semantic information of sentences, and the F1 value of interpretation recognition is 7.4 percentage points higher than that of the benchmark experiment. The Pearson correlation coefficient of semantic similarity evaluation is 7.1 percentage points higher than that of logical regression method.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61133012);国家自然科学基金资助项目(61173062,61373108) 国家社会科学基金重点项目(11&ZD189)~~
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2414260