EMNLPJul, 2017

利用自然推理证明确定语义文本相似性

PDF
TL;DR本文提出了一种通过将浅层特征和句子对之间的双向蕴涵关系的自然演绎证明的特征相结合的方法来确定语义文本相似度的方法，并使用 ccg2lambda 实现自动推理。实验表明，本方法能够超越其他逻辑方法，并且证明导出的特征对学习文本相似度很有效。
发现论文，激发创造
  • 超越词级别的释义、文本蕴涵和语义相似度

    本论文研究语言和计算方面在短语、从句、句子和段落之间可能存在的意义关系，特别关注了近义词替换、文本蕴涵、矛盾和语义相似性，并探讨了量化语义相似度的不同方法，以及自动化的近义词识别。

    Aug, 2022

  • 通过经验文本表示的语义特征实现文本蕴涵识别

    本文提出了一种新的基于阈值的语义文本表示方法，并结合机器学习算法应用语义和词汇特征对文本 - 假设对进行分类，该技术有效地丰富了文本的语义信息，在文字蕴涵分类任务中在意义理解方面的表现明显优于已知方法

    Oct, 2022

  • 依赖项：为信息检索形式化语义链

    本论文在语义处理方面做出重大贡献，提出了多种数学模型以及解决研究范式中存在问题的建议，从而大大提升了机器自动进行语义推理的复杂性和粒度。

    Sep, 2017

  • 利用自然推理证明获取短语对应关系

    本研究提出一种通过语义关系自然推导证明来检测词组知识的方法，利用部分变量协同作图重构以及诱导意义呈现的子图对齐算法，可自动检测各种不存在于现有词组数据库的词组，进而提高了文本推理任务的准确率。

    Apr, 2018

  • 视觉 - 文本蕴涵的多模态逻辑推理系统

    该研究论文通过逻辑表征作为文本和图像的统一意义表征，并提出了一种无监督的多模态逻辑推断系统，可有效证明它们之间的推理关系，结合语义分析和定理证明，系统可以处理语义复杂的视觉 - 文本推断。

    Jun, 2019

  • 通过语句组合搜索进行自然语言推理

    本文提出了一种基于自然语言的演绎推理系统，通过将任务分解为逐步协调的步骤，并由搜索程序生成中间结论的树，可以成功地证明真实的语句并拒绝虚假的语句。

    Jan, 2022

  • 通过词汇分解和组合学习句子相似度

    本文提出了一个基于词汇语义分解和组合、双通道 CNN 模型的方法，不仅考虑输入两个句子的相似部分，同时也利用它们的不相似部分，从而可以更准确地比较句子相似度。实验表明，该模型在答案句子选择任务上取得了最好的表现，并在释义识别任务上取得可比较的结果。

    Feb, 2016

  • 从对话学习语义文本相似度

    本论文通过学习使用对话数据学习句子级语义相似性的新方法，利用无监督模型预测对话输入响应对以训练，导出的句子嵌入在语义文本相似性基准测试和 SemEval 2017 的 CQA 问题相似性子任务上表现良好。通过介绍同时进行对话输入响应预测任务和自然语言推理任务的多任务训练来进一步改善性能。广泛的实验显示，所提出的模型在 STS 基准测试中达到了所有神经模型中最佳性能，并且在两个任务中的工程特征和混合系统方面与最先进的混合系统竞争。

    Apr, 2018

  • EntailE: 建立在常识知识图谱完备性基础上的文本蕴含

    本文提出了一种采用文本蕴含来找到共享常识知识图谱节点之间的隐式蕴含关系的方法，以有效地增加相同概念类中节点之间连接的子图密度，从而提高 CSKG 完成任务的性能。

    Feb, 2024

  • 自然语言和本体分析的语义相似性

    本书主要介绍语义相似度估计及其它语义度量学科的两种最先进的方法：自然语言处理技术和语义模型以及基于语义网络、词库或本体论的计算机可读的知识形式。它的目的是为初学者和研究人员提供更好地理解语义相似度估计和更一般的语义度量。

    Apr, 2017