隨著人工智能領(lǐng)域在近年來的飛速發(fā)展,人們對于計算機理解自然語言的能力提出了嶄新的要求。而文本推理技術(shù)作為自然語言理解領(lǐng)域的研究基礎(chǔ),與信息檢索、信息抽取、自動問答、機器翻譯等諸多自然語言處理研究領(lǐng)域有著密不可分的聯(lián)系,也因此受到了世界各研究機構(gòu)與研究人員的廣泛關(guān)注。文本推理是對于兩段給定的自然語言文本,判斷出它們之間邏輯關(guān)系,包括邏輯蘊涵、等價、獨立、矛盾。而目前最廣泛使用的用于解決文本推理問題的方法是基于機器學習框架的文本推理技術(shù)。該方法通過不同的方式從自然語言文本中提取出各種不同層次的語法、語義特征,然后使用決策樹、KNN、SVM等機器學習方法進行模型的訓練,并最終使用分類的方法得到文本之間的邏輯關(guān)系�；跈C器學習框架的文本推理方法所面臨的一大難點在于特征表達方式的局限性。在自然語言中相同的詞在不同語境中可能代表不同的意思,相同的語義也可以通過不同的表達方式進行表達,而復雜的句法結(jié)構(gòu)更是可以使得相同的詞語通過不同的排列方式表達出完全不同的語義。這種自然語言的多樣性是基于機器學習的文本推理技術(shù)的特征表達方式所難以適應(yīng)的,也是文本推理問題本身的最大難點。為了從一定程度上解決這種問題,本... 

【文章來源】：復旦大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖４．１基于馬爾可夫邏費網(wǎng)的文本推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)??圖４．１給出了基于馬爾可夫邏輯網(wǎng)的文本推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

正向推理和逆向推理雖然是兩個不同的分類，但是他們所代表的邏輯關(guān)系是??相同的，只有方向性的區(qū)別，因此這里作為同一種分類進行分析。對于正向推理??分類和反向推理分類的評測結(jié)果如圖５．１、５．２和表５．７、５．８所示。??準確率召回率Ｆｌ－ｍｅａｓｕｒｅ??ＦｕｄａｎＮＬＰ?０．６８７?０．７４７?０．７１６??ＭＬＮｓ?０．７０２?０．８７９?０．７８０??表５．８逆向推理評測結(jié)果??ｊ。。了?—?????：??。＇巧?＾??Ｑ?進．?．?＇?琴；節(jié)＇古???????。？３＾??＇?＊???＾８——歌Ｐ??■?霸：．，醜化??Ｑ?７?－－扛？一＂一??－?漫釋．??—－．．．■■■——??■?ｒ?’?＇??：；０．６５?．１’?ＣＭ８?議片．；．：．＂?１?，??‘?徵?．Ｊ?Ｉ?Ｊ?１??ＯｆｓｃｓＤｎ?化；：扛！?Ｆ１?ＷＣ３?玄?ｕｒｅ??圖５．２逆向推理評測結(jié)果?＇??從評測結(jié)果可Ｌ：Ａ看化，對干推理關(guān)系來說，基于巧爾可夫邏輯網(wǎng)的方法確實??相比巧統(tǒng)的方法巧比較大的優(yōu)巧。通過觀察ＦｕｄａｎＮＬＰ系統(tǒng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)，??有很多應(yīng)被標記為推理關(guān)系的文本對被錯誤的標記為＂無關(guān)＂，這往往是因為表??居語義特化的巧限性使得系統(tǒng)無法發(fā)現(xiàn)。然語言么間更深居的語義聯(lián)系。而基于??３９??

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本文編號：3080713