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基于多头注意力机制Tree-LSTM的句子语义相似度计算 下载：36 浏览：355

胡艳霞1 王成1 李弼程1 李海林2 吴以茵1 《当代中文学刊》 2020年7期

摘要:
针对现有句子语义相似度计算由于缺乏语义结构信息导致精度低的问题,该文在依存关系树的基础上,提出了一种基于多头注意力机制Tree-LSTM(multi-head attention Tree-LSTM,MA-Tree-LSTM)的句子语义相似度计算方法。首先,MA-Tree-LSTM将外部具有指导意义的特征作为输入,再将输入结合多头注意力机制作用在Tree-LSTM树节点的所有孩子节点上,为每个孩子节点赋予不同的权重值,从而实现多头注意力机制和Tree-LSTM的融合;其次,将三层的MA-Tree-LSTM应用于句子语义相似度计算并实现句子对的相互指导,从而得到句子对语义特征的多层表示;最后联合多层的语义特征建立句子对语义相似度计算模型,从而实现句子对间相关的语义结构特征的充分利用。该文提出的方法鲁棒性强,可解释性强,对句子单词的顺序不敏感,不需要特征工程。在SICK和STS数据集上的实验结果表明,基于MA-Tree-LSTM的句子语义相似度计算的精度优于非注意力机制的Tree-LSTM方法以及融合了多头注意力机制的BiLSTM方法。

基于概念间双向语义和多重关系的Web服务发现 下载：82 浏览：488

寇纪淞1 鲁城华2 《人工智能研究》 2018年4期

摘要:
如何提高Web服务的发现效果是面向服务计算领域需要解决的关键问题.针对这一问题,文中提出基于概念间双向语义和多重关系的Web服务发现方法.在计算概念相似度时,考虑语义的双向性及连接路径上的多重关系.不同于以往的服务发现方法,不仅计算服务描述中的名词和动词,还计算形容词.在名词和动词相似度计算中,涵盖继承关系(ISA)、部分整体关系(HASA)和反义关系(ANT).在形容词相似度计算中,涉及相似关系(Similar-to)和ANT.Web服务相似度的计算综合I/O和功能描述两方面内容,提高Web服务发现的准确性.通过综合数据实验充分验证文中方法的有效性,该方法具有较优的查准率、查全率及F-measure.
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