基于混合注意力机制的中文文本蕴含识别方法

• 作者: 施水才 肖诗斌 都云程 黄生斌
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 中文文本蕴含 深度学习 混合注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 89-93,98
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2020.03.017

摘要

将注意力机制应用于中文文本蕴含识别研究,提出了一种基于混合注意力机制的中文文本蕴含识别方法.为使模型能捕获文本间更丰富的语义信息,利用混合注意力机制获取文本词语级别和句子级别的语义信息,将不同级别的语义信息进行融合后对文本蕴含关系进行识别,提高了模型识别中文蕴含关系的准确性.模型的输入阶段采用了BERT字向量,提高了模型的泛化能力.该方法在CCL2018(第十七届中国计算语言学大会)中文文本蕴含识别测评任务验证集上准确率达80.38％,实验结果表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖诗斌	北京信息科技大学计算机学院	25	475	8.0	21.0
3	施水才	北京信息科技大学计算机学院	52	872	12.0	28.0
5	都云程	北京信息科技大学计算机学院	16	111	6.0	10.0
13	黄生斌	北京信息科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0