基于语义关系约束和词语关系信息的句向量研究
Sentence vector based on semantic relationship constraints and word relationship information
合肥工业大学 计算机与信息学院, 合肥 230009
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。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0029
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2023-2026
文章编号: 1001-3695(2019)07-024-2023-04
发布历史
[2019-07-05] 印刷出版
引用本文
夏小强, 邵堃. 基于语义关系约束和词语关系信息的句向量研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (7): 2023-2026. (Xia Xiaoqiang, Shao Kun. Sentence vector based on semantic relationship constraints and word relationship information [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (7): 2023-2026. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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