基于知识话题模型的文本蕴涵识别

被引：4

作者：

任函 ^{[1
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盛雅琦 ^{[3
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]}

冯文贺 ^{[3
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]}

刘茂福 ^{[4
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]}

机构：

[1] 湖北工业大学计算机学院

[2] 武汉大学湖北省语言与智能信息处理研究基地

[3] 武汉大学计算机学院

[4] 武汉科技大学计算机科学与技术学院

来源：

中文信息学报 | 2015年 / 29卷 / 06期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

文本蕴涵识别; 话题模型; 蕴涵分类; 推理知识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

该文分析了现有基于分类策略的文本蕴涵识别方法的问题,并提出了一种基于知识话题模型的文本蕴涵分类识别方法。其假设是:文本可看作是语义关系的组合,这些语义关系构成若干话题;若即若文本T蕴涵假设H,说明T和H具有相似的话题分布,反之说明T和H不具有相似的话题分布。基于此,我们将T和H的蕴涵识别问题转化为相关话题的生成过程,同时将文本推理知识融入到抽样过程,由此建立一个面向文本蕴涵识别的话题模型。实验结果表明基于知识话题模型在一定程度上改进了文本蕴涵识别系统的性能。

引用

页码：119 / 126

页数：8

共 19 条

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