(华东交通大学软件学院 南昌 330013) (hcwjuly@126.com)
出版日期: 2020-07-01基金资助:国家自然科学基金项目(61866012)；江西省自然科学基金项目(20181BAB202012)；江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180329)Extended S-LSTM Based Textual Entailment Recognition
Hu Chaowen, Wu Changxing, Yang Yalian(School of Software, East China Jiaotong University, Nanchang 330013)
Online: 2020-07-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61866012), the Natural Science Foundation of Jiangxi Province of China (20181BAB202012), and the Science and Technology Research Project of Jiangxi Provincial Education Department (GJJ180329).摘要/Abstract
摘要： 文本蕴含识别旨在自动判断给定的前提和假设(通常为2个句子)之间是否存在蕴含关系，是自然语言处理领域一项基础但富有挑战的任务.当前，主流的基于深度学习的模型通常分别建模前提和假设的语义表示，而没有把它们看作一个整体；另外，在捕获它们之间的语义关系时，大都没有同时利用句子级别的全局信息和短语级别的局部信息.最近提出的S-LSTM能够同时学习句子和短语的语义表示，在文本分类等任务上取得了较好的效果.基于上述情况，提出了一种基于扩展的S-LSTM的文本蕴含识别模型.一方面，把前提和假设看作一个整体，扩展S-LSTM以同时学习它们的语义表示；另一方面，在建模语义关系时，既利用句子级别的信息又利用短语级别的信息，以此获得更好的语义表示.在英文SNLI数据集和中文CNLI数据集上的实验结果表明：提出的模型取得了比基准模型更好的识别性能.
参考文献
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