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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了一种融合多粒度语义信息的中文文本蕴含识别方法。本发明针对当前文本蕴含关系识别方法无法确定引起蕴含的关键语块位置，其结果缺乏可解释性问题，提出了基于语义角色的浅层语义信息提取，对文本的句子成分进行分析，指导蕴含知识推理，且考虑到语义角色标注是一种浅层语义分析的实现，无法解决文本对之间的深层逻辑推理问题，提出了基于依存句法的深层语义信息提取，使用GCN在句子的依赖树之上进行句法挖掘，以利用句法信息和单词依赖关系，且现有方法主要集中在挖掘给定句子的局部结构信息，忽略了语料库中具有非连续和长距离语义的全局词共现，提出了基于GCN的全局语义信息提取，捕捉高阶邻居信息，自动地学习词和文档表示。
主权项：1.一种融合多粒度语义信息的中文文本蕴含识别方法，其特征在于：至少包括以下步骤：S1：基于语义角色的浅层语义信息提取，引入语义角色，对文本的句子成分进行分析，指导蕴含知识推理；S2：基于依存句法的深层语义信息提取，引入依存句法分析，将句子解析成一棵依存句法树，使用GCN在句子的依赖树之上进行句法挖掘，以利用句法信息和单词依赖关系；S3：基于语料库的全局语义信息提取，使用GCN捕捉高阶邻居信息，自动地学习词和句子表示；S4：基于注意力机制的多粒度语义信息自适应融合，使用注意力融合来自适应地计算不同特征向量的权重，将不同特征向量进行加权求和。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 一种融合多粒度语义信息的中文文本蕴含识别方法
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