[发明专利]文本蕴含识别方法及装置有效
| 申请号： | 201811014746.2 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN109165300B | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 杜倩龙;宗成庆;苏克毅 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/30;G06F40/279 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于自然语言技术领域，具体提供了一种文本蕴含识别方法及装置，旨在解决现有技术在文本蕴含识别过程中存在大量噪声的问题。为此目的，本发明提供了一种文本蕴含识别方法，包括获取待识别文本蕴含句对中源句子和目标句子的词汇向量集合，利用预设的第一感知器获取源(目标)句子中每个词与目标(源)句子之间的比较向量；基于预设的语义关系推理模型获取源(目标)句子中每个词与目标(源)句子之间的推理向量；利用预设的第二感知器获取推理向量对应的门结构权重；根据推理向量和门结构权重进行加权融合，将加权融合的结果用于预测文本蕴含句对的语义蕴含关系。基于上述步骤，本发明提供的方法同样具有提高预测结果准确率的有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 蕴含 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种文本蕴含识别方法，其特征在于包括：获取待识别文本蕴含句对中源句子的词汇向量集合和目标句子的词汇向量集合；利用预设的第一感知器并且根据所述源句子的词汇向量集合与目标句子的词汇向量集合，分别获取所述源句子中每个词与所述目标句子之间的第一比较向量以及所述目标句子中每个词与所述源句子之间的第二比较向量；基于预设的语义关系推理模型并且根据所述第一比较向量与第二比较向量，分别获取所述源句子中每个词与所述目标句子之间的第一推理向量以及所述目标句子中每个词与所述源句子之间的第二推理向量；利用预设的第二感知器分别获取每个所述第一推理向量和每个所述第二推理向量的门结构权重；根据所述源句子中每个词对应的第一推理向量及其门结构权重进行加权融合得到所述源句子的第三推理向量，根据所述目标句子中每个词对应的第二推理向量及其门结构权重进行加权融合得到所述目标句子的第四推理向量；根据所述源句子的第三推理向量和所述目标句子的第四推理向量预测所述源句子和目标句子之间的语义蕴含关系；其中，所述语义关系推理模型是基于预设的语料集并利用机器学习算法所构建的双向递归神经网络模型。
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