基于句子语义距离的释义识别研究

发布时间：2017-08-01 05:05

  本文关键词：基于句子语义距离的释义识别研究

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【摘要】：针对释义识别任务如何学习上下文语义的问题,提出了利用词向量来表示句子语义距离的模型。首先,利用Word2Vec训练大规模的词向量模型,把词的语义信息利用向量分布式表示;然后通过欧氏距离来计算句子间词的移动开销;最后基于EMD模型实现了从词语义距离到句子语义距离的建模,通过采用句子变换矩阵来实现句子间语义距离的度量,进而从语义相似性方面进行句子释义识别。实验基于Sem Eval-2015 PIT任务,与作为实验基线的逻辑回归和加权矩阵因数分解方法进行比较,提出的模型采用有监督实验时,F1值非常接近实验基线,而采用无监督方法实验时,F1值提高了5.9%。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【关键词】： 释义识别 词向量 句子语义距离 推特
【基金】：国家自然科学基金重点项目资助(61133012;61373108) 国家社会科学基金重点项目资助(11&ZD89)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 释义就是句子或者短语通过不同的词来表达相同的意义,释义识别(paraphrase identification,PI)就是判断任意长度的2个句子或短语是否表达相同的意义[1],它被广泛应用于问答[2](question answer-ing,QA)、语义分析[3](semantic parsing,SP)及机器翻译[4](machine translation,M

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本文编号：602612