發(fā)布時間：2021-04-24 12:47

　　文本推理是自然語言處理領域中一項基礎而又非常重要的研究,它的研究對象是兩段文本描述,通常稱之為前提和假設,推理的目的是根據常識信息判斷這兩段文本之間是否存在某種邏輯關系,由于文本描述是由一個或者多個句子組合而成的,所以文本推理也可以表示為句子間邏輯關系的識別。文本推理這項任務的特殊性在于很難僅僅憑借訓練集中的數據將模型訓練到一個很理想的程度,因為人類在面對同樣問題時,會根據大量語料之外的常識性信息進行綜合判斷,并且根據句子表示形式還有句子間可能存在的邏輯關系的不同,所需要的常識性信息種類也是不同的。因此,讓機器在句子間邏輯關系識別的時候也可以將豐富的外部知識信息考慮進去是目前提升模型推理能力非常重要的思路。近幾年隨著深度神經網絡的迅速發(fā)展,也給推理提供了很多融合信息表示的途徑,進而大大提升了對應任務的準確性。然而傳統(tǒng)的文本推理方法普遍關注于通過對訓練集的學習,進而找到一種完成推理的通用方法,可是在測試集中有很多關鍵信息并沒有出現(xiàn)在訓練集當中。為了彌補這一缺陷,論文在完善模型的基礎之上引入了知識圖譜和事理圖譜這兩種在推理過程當中至關重要的外部知識庫信息:1.利用知識圖譜信息,本論文研究了... 

【文章來源】：北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 文本推理任務
        1.1.1 文本推理任務的定義
        1.1.2 句子間蘊含關系識別
        1.1.3 句子間因果關系識別
    1.2 研究現(xiàn)狀與難點
    1.3 本論文主要研究內容
    1.4 論文創(chuàng)新點
    1.5 論文組織結構
第二章 文本推理相關技術介紹
    2.1 引言
    2.2 基于特征收集的推理模型相關技術
        2.2.1 WordNet介紹
        2.2.2 事理圖譜介紹
    2.3 基于句子編碼的推理模型相關技術
        2.3.1 詞向量表示方法
        2.3.2 神經網絡模型
        2.3.3 注意力機制
    2.4 文本推理模型介紹
第三章 融合知識圖譜的句子間蘊含關系識別研究
    3.1 引言
    3.2 知識圖譜源信息介紹
    3.3 融合知識圖譜的句子間蘊含關系識別模型
        3.3.1 語義信息編碼層
        3.3.2 軟對齊層
        3.3.3 信息收集層
        3.3.4 信息融合層
        3.3.5 任務判別層
    3.4 實驗及結果分析
        3.4.1 實驗設計
        3.4.2 實驗數據
        3.4.3 數據預處理
        3.4.4 實驗結果
        3.4.5 實驗結果分析
    3.5 本章小節(jié)
第四章 基于事理圖譜的句子因果關系識別研究
    4.1 模型概述
    4.2 事件抽取模塊
        4.2.1 事件鏈的定義
        4.2.2 事件鏈的抽取
        4.2.3 事件鏈的融合
    4.3 事理圖譜構建模塊
        4.3.1 事理圖的構建
        4.3.2 事理圖譜節(jié)點的初始化表示
        4.3.3 事件圖學習模型
    4.4 基于事件預測的句子間因果關系識別
    4.5 實驗
        4.5.1 數據
        4.5.2 事理圖譜結構構建結果
        4.5.3 EG-CR模型實驗效果分析
        4.5.4 事件向量初始化方式實驗與分析
        4.5.5 事件圖學習方式效果分析
        4.5.6 句子間因果關系識別方法實驗與分析
第五章 總結與展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間取得的學術成果及參加課題情況


【參考文獻】：
期刊論文
[1]文本蘊含關系識別與知識獲取研究進展及展望[J]. 郭茂盛,張宇,劉挺.  計算機學報. 2017(04)
[2]基于事件語義特征的中文文本蘊含識別[J]. 劉茂福,李妍,姬東鴻.  中文信息學報. 2013(05)
[3]文本蘊涵研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 倪盛儉.  云南民族大學學報(哲學社會科學版). 2013(04)
[4]文本蘊涵的推理模型與識別模型[J]. 袁毓林,王明華.  中文信息學報. 2010(02)
[5]自然語言的計算機處理[J]. 馮志偉.  中文信息. 1997(04)

碩士論文
[1]文本蘊含識別研究[D]. 王志浩.北京郵電大學 2015
[2]基于馬爾可夫邏輯網的文本推理技術[D]. 曹零.復旦大學 2014



本文編號：3157387