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      電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于神經網絡的中文文本蘊含識別模型

      基于神經網絡的中文文本蘊含識別模型

      2021-03-12 | pdf | 1.77 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基于神經網絡的文本蘊含識別模型通常僅從訓練數據中學習推理知識，導致模型泛化能力較弱。提出種融合外部語義知識的中文知識增強推理模型（ CKEIM）。根據知網知識庫的特點提取詞級語義知識特征以構建注意力權重矩陣，同時從同義詞詞林知識庫中選取詞語相似度特征和上下位特征組成特征向量，并將注意力權重矩陣、特征冋量與編碼后的文本向量相結合融入神經網絡的模型訓練過程，實現中文文本蘊含的增強識別。實驗結果表明，與增強序列推理模型相比， CKEIM在15%、50%和100%數據規模的CNLI訓練集下識別準確率分別提升了3.7%、1.5%和0.9%，具有更好的中文文本蘊含識別性能和泛化能力。

      神經網絡 互聯網 模型
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