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基于知识图谱的在线商品问答研究 下载：63 浏览：467
摘要:
现阶段，针对商品的自动问答主要由意图识别和答案配置来实现，但问题答案的配置依赖人工且工作量巨大，容易造成答案质量不高。随着知识图谱技术的出现和发展，基于知识图谱的自动问答逐渐成为研究热点。目前，基于知识图谱的商品自动问答主要是通过规则解析的方法将文本形式问题解析为知识图谱查询语句来实现。虽然减少了人工配置工作，但其问答效果受限于规则的质量和数量，很难达到理想的效果。针对上述问题，该文提出一种基于知识图谱和规则推理的在线商品自动问答系统。主要贡献包括:(1)构建一个基于LSTM的属性注意力网络SiameseATT(Siamese attention network)用于属性选择；(2)引入了本体推理规则，通过规则推理使得知识图谱能动态生成大量三元组，使得同样数据下可以回答更多问题。在NIPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验显示，该系统具有很好的性能。相比一些更复杂的模型，该问答系统更适合电商的应用场景。
基于抽象语义表示的汉语构式标注与分析 下载：19 浏览：370
摘要:
构式作为组成成分与实际意义不能完全对应的结构，与常规句子差异较大，对句法和语义分析器的影响较大，构式的自动分析则更是困难。因此，亟需研究构式的结构标注方法及构建相应语料库。由于构式的语义结构与句法结构有较大差异，该文使用中文抽象语义表示(CAMR)来直接标注构式的语义结构。目前收录最全的构式库是北京大学现代汉语构式知识库，通过对该构式库1 057条构式进行人工标注并统计后，发现CAMR可以表示出61.2%的基本符合组合原则的构式；而38.8%不符合组合原则的构式需要修改或添加概念，存在缺少概念、组成成分难以拆分、修辞意义难以表示等情况。该文给出的策略是将其整体作为一个谓词标注或只标注其表层义。汉语构式库的标注可以为构式语义的自动分析提供理论与数据基础。
基于Transformer的AMR-to-Text生成 下载：37 浏览：304
摘要:
抽象语义表示到文本(AMR-to-Text)的生成任务是给定AMR图，生成相同意义表示的文本。可以把此任务当成一个从源端AMR图到目标端句子的翻译任务。然而，传统的序列到序列(seq2seq， S2S)方法使用循环递归网络进行编码，并不能很好地解决长距离依赖的问题。当前最好的性能是图到序列(graph2seq， G2S)的模型，使用了图模型直接对AMR图结构进行编码，但是，该方法对于非直接相连的节点依然会损失大量的结构信息。针对上述问题，基于seq2seq框架，该文提出了一种直接而有效的AMR-to-Text生成方法。在这项工作中，引入了当前最优的seq2seq模型Transformer作为基准模型，并且使用字节对编码(BPE)和共享词表的方法来联合处理未登录词(OOV)的问题。在现有的两份英文标准数据集上，实验结果都得到了显著的提升，达到了新的最高性能。
基于同义词词林和预训练词向量的微调方法 下载：48 浏览：258
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2018-2025
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