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基于知识话题模型的文本蕴涵识别

     

摘要

该文分析了现有基于分类策略的文本蕴涵识别方法的问题,并提出了一种基于知识话题模型的文本蕴涵分类识别方法.其假设是:文本可看作是语义关系的组合,这些语义关系构成若干话题;若即若文本T蕴涵假设H,说明T和H具有相似的话题分布,反之说明T和H不具有相似的话题分布.基于此,我们将T和H的蕴涵识别问题转化为相关话题的生成过程,同时将文本推理知识融入到抽样过程,由此建立一个面向文本蕴涵识别的话题模型.实验结果表明基于知识话题模型在一定程度上改进了文本蕴涵识别系统的性能.

著录项

  • 来源
    《中文信息学报》|2015年第6期|119-126|共8页
  • 作者单位

    湖北工业大学计算机学院,湖北武汉430068;

    武汉大学湖北省语言与智能信息处理研究基地,湖北武汉430072;

    武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;

    武汉大学湖北省语言与智能信息处理研究基地,湖北武汉430072;

    武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;

    武汉大学湖北省语言与智能信息处理研究基地,湖北武汉430072;

    武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430065;

    武汉大学湖北省语言与智能信息处理研究基地,湖北武汉430072;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    文本蕴涵识别; 话题模型; 蕴涵分类; 推理知识;

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