基于语义关系约束和词语关系信息的句向量研究

• 作者: 夏小强 邵堃
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 句向量 RISV模型 PV-DM模型 关系信息 预训练
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2023-2026
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0029

摘要

针对现有的句向量学习方法不能很好地学习关系知识信息、表示复杂的语义关系,提出了基于PV-DM模型和关系信息模型的关系信息句向量模型(RISV).该模型是将PV-DM模型作为句向量训练基本模型;然后为其添加关系信息知识约束条件,使改进后的模型能够学习到文本中词语之间的关系,并将关系约束模型(RCM)作为预训练模型,使其进一步整合语义关系约束信息;最后在文档分类和短文本语义相似度两个任务中验证了RISV模型的有效性.实验结果表明,采用RISV模型学习的句向量能够更好地表示文本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵堃	合肥工业大学计算机与信息学院	40	149	7.0	10.0
2	夏小强	合肥工业大学计算机与信息学院	1	0	0.0	0.0