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一种分布式语义增强的词汇链文本表示模型构建方法

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现代图书情报技术 2016年第9期 34-41页

作者：曲云鹏王文玲中国科学院大学北京100049 中国科学院文献情报中心北京100190 国家图书馆北京100081

【目的】利用分布式语义关联计算词衔接关系,解决目前词汇链构建时存在的词间关系探测深度不够等问题,提高词汇链构建质量。【方法】对词汇链构建的技术方法进行归纳,利用WordNet词典关系来计算文本中语言单元的语义关联,利用分布式记... 详细信息

【目的】利用分布式语义关联计算词衔接关系,解决目前词汇链构建时存在的词间关系探测深度不够等问题,提高词汇链构建质量。【方法】对词汇链构建的技术方法进行归纳,利用WordNet词典关系来计算文本中语言单元的语义关联,利用分布式记忆模型来计算语言单元之间的潜在语义关系,将这两种语义关系结合起来实现词汇链文本表示模型的构建。同时在理论研究的基础之上选择医学领域科技论文进行对比实验。【结果】在文本主题描述方面,本文方法的词汇链构建结果要优于非贪婪算法,算法耗时与非贪婪算法相当。【局限】算法耗时较长;没有完整考虑词衔接关系;只在对医学领域科技文献的主题识别中验证了该方法的有效性,还需要在更多领域进行证明。【结论】分布式语义关联可以识别潜在语义,对使用多元短语构建词汇链也有较大的帮助,能有效地增强词汇链构建效果。

关键词： WordNet 分布式记忆词汇链分布式语义

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基于分布式合成语义的统计翻译模型研究

基于分布式合成语义的统计翻译模型研究

作者：王超超苏州大学

学位级别：硕士

统计机器翻译作为人工智能领域的一个重要分支,已经经历了基于单词、短语和句法的三个发展阶段,翻译译文质量不断提高,但是仍然存在着词不达意等诸多问题。针对上述瓶颈,基于语义的统计机器翻译方法受到了计算语言学领域研究者们的广泛... 详细信息

统计机器翻译作为人工智能领域的一个重要分支,已经经历了基于单词、短语和句法的三个发展阶段,翻译译文质量不断提高,但是仍然存在着词不达意等诸多问题。针对上述瓶颈,基于语义的统计机器翻译方法受到了计算语言学领域研究者们的广泛关注。本文针对基于语义的统计机器翻译方法,开展了以下三个方面的研究:(1)基于单词分布式语义的统计翻译建模首先,在大规模平行双语语料库中,分别采用单词向量空间表示方法和单词嵌入表示方法获取源语言单词分布式语义信息和目标语言单词分布式语义信息。其次,将源语言语义信息映射到目标语言语义空间,计算同一个语义空间下源语言和目标语言的双语语义相似度,并将该双语语义相似度作为一个新的特征加到层次短语翻译解码过程中。实验结果显示,基于单词分布式语义信息的统计机器翻译方法取得了较好的翻译性能。(2)基于向量混合的短语合成语义统计翻译建模首先,在单词分布式语义表示的基础上,使用向量混合模型中的带权向量加法分别获取源语言短语和目标语言短语合成语义信息。其次,使用非线性映射方法,将源语言短语合成语义信息映射到目标语言语义空间。最后,在同一语义空间下采用翻译相似度模型计算双语翻译相似度。实验结果显示,分布式合成语义信息相比于单词语义信息,对统计机器翻译性能的提升更为优越。(3)基于递归自动编码器的短语合成语义统计翻译建模在前述研究的基础上,我们采用神经网络方法中的递归自动编码器获取短语合成语义信息,并将此短语合成语义信息集成到统计机器翻译解码过程中。具体而言,采用递归自动编码器在双语端获取短语合成语义信息,在此基础上分别比较了线性映射方法和非线性映射方法获取到的同一语义空间下双语翻译相似度对统计机器翻译性能的影响。

关键词：统计机器翻译分布式语义合成语义神经网络翻译相似度

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基于三元组文档表示的文本分类

计算机工程与设计 2019年第2期40卷 394-398页

作者：冯雪北京信息科技大学计算机学院北京100192

为解决现有文档表示方法中不包含结构特征以及难以融入外部知识的问题,提出基于三元组的文档表示方法,并结合分布式向量语义表示。基于三元组的文档表示方法的另一个优势是可以非常方便地融入词向量特征,扩展三元组的语义表示。该方法... 详细信息

为解决现有文档表示方法中不包含结构特征以及难以融入外部知识的问题,提出基于三元组的文档表示方法,并结合分布式向量语义表示。基于三元组的文档表示方法的另一个优势是可以非常方便地融入词向量特征,扩展三元组的语义表示。该方法在完全相同且不使用外部知识的实验设置下,能显著提升文本分类的性能;当词向量特征被利用后,文本分类性能增强了约0.8%;当融入自动抽取的外部背景三元组知识后,进一步带来了1.2%的性能提升。

关键词：文档表示文本分类分布式语义三元组外部知识

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融合句法和语义的量子语言模型研究及应用

融合句法和语义的量子语言模型研究及应用

作者：郭静静天津大学

学位级别：硕士

语言建模作为自然语言处理领域的基础性研究,对人工智能领域的发展同样发挥着重要的作用。近年来,受到量子力学的数学形式启发,研究者提出了量子语言模型,其核心思想是利用量子叠加态建模单词,用量子多体或量子混合态建模词项依赖,用Gle... 详细信息

语言建模作为自然语言处理领域的基础性研究,对人工智能领域的发展同样发挥着重要的作用。近年来,受到量子力学的数学形式启发,研究者提出了量子语言模型,其核心思想是利用量子叠加态建模单词,用量子多体或量子混合态建模词项依赖,用Gleason定理计算单词的概率;其成果已成功应用于信息检索、语音识别和文本匹配等领域。但是,量子语言模型在构建单词表示以及词项依赖时,使用的是单词的分布式语义信息,忽略了单词之间所具有的结构式句法信息,而结构式句法信息和分布式语义信息对于量子语言建模同样重要。针对以上问题,本文在单词建模上作了改进,提出两种建模词项依赖的方法以融合句法和语义信息:(1)以依存关系作为指导,对单词之间的信息交互进行有向地融合,即依存结构树中父节点单词信息流到子节点单词信息中,并融入两者的依存关系类型,从而建模出词项依赖;(2)基于量子纠缠理论,将存在依存关系的两个单词视为一个多体系统,将依存关系视为多体系统中子系统之间的相互作用,以幺正演化的方式建模出词项依赖关系。在此基础上,对端到端量子语言模型作出改进,提出两种融合结构式句法和分布式语义的量子语言模型(SSQLM-Ⅰ和SSQLM-Ⅱ)。为了验证上述方法的有效性,本文将其应用于自动问答任务,并在Wiki-QA和TREC-QA两个数据集上进行验证。实验表明,上述两种融合句法和语义信息的方法均是有效的,句法依存关系能够可解释地建模词项依赖关系,同时基于结构式句法+分布式语义的句子表达有助于模型对问句和答句的理解,从而提升问答匹配的准确率。

关键词：量子语言模型结构式句法词项依赖分布式语义

基于语义相似度计算的临床诊断自动编码算法研究

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医学信息学杂志 2016年第2期37卷 52-56页

作者：宁温馨于明清华大学工业工程系北京100084

提出一种为中文临床诊断自动进行ICD-10编码的算法,利用分布式语义相似度计算方法计算文本语义相似度,考虑到中文的语言特点,不仅基于词语构建词向量,还基于汉字构建词向量,测试二者对查准率和查全率的影响。结果显示该算法在测试集上... 详细信息

提出一种为中文临床诊断自动进行ICD-10编码的算法,利用分布式语义相似度计算方法计算文本语义相似度,考虑到中文的语言特点,不仅基于词语构建词向量,还基于汉字构建词向量,测试二者对查准率和查全率的影响。结果显示该算法在测试集上获得较高的准确率。

关键词：自动编码语义相似度分布式语义 ICD-10