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基于知识话题模型的文本蕴涵识别被引量：4: 1; 作者任函盛雅琦 +1 位作者冯文贺刘茂福《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期119-126,共8页; 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... 展开更多; 关键词文本蕴涵识别话题模型蕴涵分类推理知识; 在线阅读下载PDF 职称材料

文本蕴涵的推理模型与识别模型被引量：17: 2; 作者袁毓林王明华《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期3-13,共11页; 该文首先介绍一个逼近文本蕴涵关系的推理模型,它由带有推理规则集的蕴涵型式知识库和相关的概率评价构成。接着介绍习得推理规则和蕴涵型式及其概率的几种方法,包括从平行或单一语料库中学习和从网络文件中学习。然后介绍基于词汇概率... 展开更多; 关键词计算机应用中文信息处理文本蕴涵推理模型蕴涵型式识别模型词汇概率句法语义; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于语言现象的文本蕴涵识别被引量：4: 3; 作者任函冯文贺 +1 位作者刘茂福万菁《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期184-191,共8页; 该文提出一种基于语言现象的文本蕴涵识别方法,该方法建立了一个语言现象识别和整体推理判断的联合分类模型,目的是对两个高度相关的任务进行统一学习,避免管道模型的错误传播问题并提升系统精度。针对语言现象识别,设计了22个专用特征... 展开更多; 关键词文本蕴涵识别语言现象随机森林; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种在矩阵空间中识别文本蕴涵的动态交互网络: 4; 作者霍欢刘亮《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期2965-2970,共6页; 针对文本蕴涵问题提出一种动态交互网络(dynamic interactive network,DIN)进行识别。不同于已有交互模型,DIN将两句词向量投射到二维矩阵空间中进行交互,然后利用输出矩阵为同时处理上下文信息和控制信息流动的GRU编码器生成动态权重... 展开更多; 关键词文本蕴涵识别交互网络矩阵空间动态权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图式的文本蕴涵识别初探: 5; 作者倪盛俭姬东鸿《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期82-87,99,共7页; 文本蕴涵识别是大部分自然语言信息处理应用的核心。该文尝试探讨文本蕴涵识别中涉及的(意象)图式理据。通过对选自语料例子的分析,显示各类图式是如何成为文本蕴涵识别的理据的。图式包括物性结构、理想认知模型、框架、脚本等。这些... 展开更多; 关键词文本蕴涵识别图式物性结构理想认知模型框架脚本; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合词义信息的文本蕴涵识别方法被引量：1: 6; 作者杜倩龙宗成庆苏克毅《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期30-40,共11页; 文本蕴涵识别是对两个文本之间语义关系的有向推理,而词汇的词义对理解文本的语义以及推理文本之间的语义蕴涵关系有着重要作用。因此,为了有效利用词汇的词义信息推断文本之间的语义蕴涵关系,该文提出一种融合词义信息的文本蕴涵识别... 展开更多; 关键词词义推断文本蕴涵识别语义推理; 在线阅读下载PDF 职称材料

文本蕴涵研究现状和发展趋势被引量：1: 7; 作者倪盛俭《云南民族大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2013年第4期125-129,共5页; 目前文本蕴涵(TE)的研究基本上是自然语言信息处理(NLP)领域的专利,其效果还有待提高,一个重要的切入点和趋势就是开展和加强语言学角度文本蕴涵识别(RTE)研究,特别要加强认知和依存的研究,以更有效指导面向RTE的资源建设,提高NLP角度RT... 展开更多; 关键词文本蕴涵文本蕴涵识别(rte) 依存认知; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于知识话题模型的文本蕴涵识别被引量：4: 1; 作者任函盛雅琦冯文贺刘茂福; 机构湖北工业大学计算机学院武汉大学湖北省语言与智能信息处理研究基地武汉大学计算机学院武汉科技大学计算机科学与技术学院; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期119-126,共8页; 基金国家自然科学基金(61402341 61173062 +2 种基金 61373108) 中国博士后科学基金(2013M540594); 文摘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。; 关键词文本蕴涵识别话题模型蕴涵分类推理知识; Keywords recognizing textual entailment topic models entailment classification inference knowledge; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名文本蕴涵的推理模型与识别模型被引量：17: 2; 作者袁毓林王明华; 机构北京大学中文系汉语语言学研究中心浙江大学国际教育学院; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期3-13,共11页; 基金国家社会科学基金资助项目(07AYY00A) 国家863高技术发展计划资助项目(2007AA01Z173); 文摘该文首先介绍一个逼近文本蕴涵关系的推理模型,它由带有推理规则集的蕴涵型式知识库和相关的概率评价构成。接着介绍习得推理规则和蕴涵型式及其概率的几种方法,包括从平行或单一语料库中学习和从网络文件中学习。然后介绍基于词汇概率的蕴涵识别模型,包括通过构建词汇蕴涵的概率模型和基于词汇所指的语义匹配模型来逼近文本蕴涵的几种方法。最后介绍基于句法的语义分析模型,包括基于依存树节点匹配、论元结构或原子命题匹配等处理模型。; 关键词计算机应用中文信息处理文本蕴涵推理模型蕴涵型式识别模型词汇概率句法语义; Keywords computer application Chinese information processing textual entailment ： inference model entailment pattern recognizing models lexical probability syntax and semantics; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于语言现象的文本蕴涵识别被引量：4: 3; 作者任函冯文贺刘茂福万菁; 机构广东外语外贸大学语言工程与计算实验室武汉大学湖北语言与智能信息处理研究基地武汉科技大学计算机学院广东外语外贸大学词典研究中心; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期184-191,共8页; 基金国家自然科学基金(61402341) 国家社会科学基金(11&ZD189) +3 种基金广东外语外贸大学语言工程与计算实验室2016年招标课题(LEC2016ZBKT002); 文摘该文提出一种基于语言现象的文本蕴涵识别方法,该方法建立了一个语言现象识别和整体推理判断的联合分类模型,目的是对两个高度相关的任务进行统一学习,避免管道模型的错误传播问题并提升系统精度。针对语言现象识别,设计了22个专用特征和20个通用特征;为提高随机森林的泛化能力,提出一种基于特征选择的随机森林生成算法。实验结果表明,基于随机森林的联合分类模型能够有效识别语言现象和总体蕴涵关系。; 关键词文本蕴涵识别语言现象随机森林; Keywords recognizing textual entailment language phenomena random forest; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种在矩阵空间中识别文本蕴涵的动态交互网络: 4; 作者霍欢刘亮; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院复旦大学上海市数据科学重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期2965-2970,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61003031) 上海重点科技攻关项目(14511107902) +2 种基金沪江基金研究基地专项资助项目(C14001); 文摘针对文本蕴涵问题提出一种动态交互网络(dynamic interactive network,DIN)进行识别。不同于已有交互模型,DIN将两句词向量投射到二维矩阵空间中进行交互,然后利用输出矩阵为同时处理上下文信息和控制信息流动的GRU编码器生成动态权重。前者通过更高阶形式的信息交互挖掘深层逻辑片段,后者通过改变交互信息与上下文信息的结合模式帮助编码器有效区分两者的重要性差异。模型在SNLI测试集上获得了88.0%的识别准确度,超过已有的最佳模型,且使用的训练参数仅为它的一半。; 关键词文本蕴涵识别交互网络矩阵空间动态权重; Keywords textual entailment recognition interactive network matrix space dynamic weights; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图式的文本蕴涵识别初探: 5; 作者倪盛俭姬东鸿; 机构安庆师范学院外国语学院武汉大学计算机学院; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期82-87,99,共7页; 基金安徽省2014年质量工程教学研究重点项目(2014JYXM236) 国家自然科学基金(61173062 61202193); 文摘文本蕴涵识别是大部分自然语言信息处理应用的核心。该文尝试探讨文本蕴涵识别中涉及的(意象)图式理据。通过对选自语料例子的分析,显示各类图式是如何成为文本蕴涵识别的理据的。图式包括物性结构、理想认知模型、框架、脚本等。这些图式都是表示语义信息的结构。从广义上讲它们都可以纳入语义特征的范畴,都可能成为蕴涵关系成立的理据。基于图式的文本蕴涵识别研究结合有关图式库的构建,有望为突破文本蕴涵识别瓶颈作出重要贡献。; 关键词文本蕴涵识别图式物性结构理想认知模型框架脚本; Keywords rte schema qualia structure （QS） idealized cognitive model （ICM） frame script; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合词义信息的文本蕴涵识别方法被引量：1: 6; 作者杜倩龙宗成庆苏克毅; 机构中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中国科学院大学人工智能学院台湾“中央研究院”资讯科学研究所; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期30-40,共11页; 基金国家自然科学基金(U1836221)。; 文摘文本蕴涵识别是对两个文本之间语义关系的有向推理,而词汇的词义对理解文本的语义以及推理文本之间的语义蕴涵关系有着重要作用。因此,为了有效利用词汇的词义信息推断文本之间的语义蕴涵关系,该文提出一种融合词义信息的文本蕴涵识别方法。该方法首次提出将原始的词汇转化为对应的目标词义,然后利用词汇的词义信息改善文本的语义表示和文本间语义关系的推理。实验表明,该文所提出的方法可以有效改善文本间语义关系的推理,从而提升文本蕴涵识别的准确率。; 关键词词义推断文本蕴涵识别语义推理; Keywords word sense disambiguation recognizing textual entailment semantic inference; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名文本蕴涵研究现状和发展趋势被引量：1: 7; 作者倪盛俭; 机构武汉大学文学院; 出处《云南民族大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2013年第4期125-129,共5页; 基金国家自然科学基金重点项目"篇章级中文语义分析理论与方法"(项目编号:61133012) 国家自然科学基金项目"汉语文本推理的资源建设和统计分析研究"(项目编号:61173062)阶段成果; 文摘目前文本蕴涵(TE)的研究基本上是自然语言信息处理(NLP)领域的专利,其效果还有待提高,一个重要的切入点和趋势就是开展和加强语言学角度文本蕴涵识别(RTE)研究,特别要加强认知和依存的研究,以更有效指导面向RTE的资源建设,提高NLP角度RTE效果。; 关键词文本蕴涵文本蕴涵识别(rte) 依存认知; Keywords textual entailment（TE） recognition of textual entailment（rte） dependency cognition; 分类号 H0 [语言文字—语言学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于知识话题模型的文本蕴涵识别	任函盛雅琦冯文贺刘茂福	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2015	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	文本蕴涵的推理模型与识别模型	袁毓林王明华	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2010	17	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于语言现象的文本蕴涵识别	任函冯文贺刘茂福万菁	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种在矩阵空间中识别文本蕴涵的动态交互网络	霍欢刘亮	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于图式的文本蕴涵识别初探	倪盛俭姬东鸿	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	融合词义信息的文本蕴涵识别方法	杜倩龙宗成庆苏克毅	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	文本蕴涵研究现状和发展趋势	倪盛俭	《云南民族大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料