自然语言推理相关论文
互联网的快速发展给信息的共享创造了便利条件,同时也为虚假信息的传播提供了生存环境。研究表明虚假信息比真实信息具有更强的传......
随着计算机网络的普及和人工智能的快速发展,人们对人工智能提出的要求也越来越高。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任......
复述是指用不同的词语或句式表达相同语义的文本。复述生成是对给定的句子生成语义相同但表达方式不同的复述句,广泛应用于自然语......
微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信......
自然语言推理任务的目的是推断两个句子之间的语义逻辑关系。该文通过模仿人类的推理过程构造模型,首先利用长短时记忆网络提取词......
在信息总量爆炸式增长的背景下,互联网用户需要更快捷的方式从海量的信息中获取有价值的一部分,而问答系统就是可以完成这种任务的......
随着自然语言理解技术的发展,诸如问答系统、智能客服对话等智能系统应用愈发广泛。智能系统的本质是建模自然语言句子,充分理解自......
信息时代,互联网上拥有着海量的文本数据,为了方便的检索和利用这些文本数据,需要让计算机“理解”文本,理解语言的核心则是理解语......
自然语言推理是检验自然语言理解能力的基础任务之一。其任务主要是输入提供的句子对(前提和假设),输出句子间的语义关系(蕴含,中......
自然语言的意义很大程度上依赖于量化表达式。形式化自然语言的陈述而又不包含量词,几乎是不可能的。而且人们日常的交流和推理都......
自然语言推理的很多问题都可以抽象为句子匹配问题,传统的匹配方法采用的是对句子向量或句子间的词向量做匹配,这些方法都只关注句......
期刊
近年来,图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的研究方向.图像常被用于增强句子的语义理解与表示.然而也有研究人员......
以汉语为研究对象,提出构建大规模高质量汉语复述平行语料的方法。基于翻译引擎进行复述数据增强,将英语复述平行语料迁移到汉语中......
基于神经网络的文本蕴含识别模型通常仅从训练数据中学习推理知识,导致模型泛化能力较弱。提出一种融合外部语义知识的中文知识增......
近些年,深度神经网络极大地推进了人工智能在一些领域上的发展,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等,生成式对抗网络(Genera......
在过去的几十年中,随着以深度学习为代表的人工智能技术的飞速发展,文本形式的数据的数量不断增加,涉及到计算机如何理解和生成语......
在自然语言处理任务中使用注意力机制可准确衡量单词重要度。为此,提出一种注意力增强的自然语言推理模型aESIM。将词注意力层以及......
可读写的外部记忆模块可以在事实的记忆和基于记忆的推理上扩充神经网络的能力。神经图灵机利用注意力机制设计了一种对内存模块的......
随着互联网的快速发展,全球每天都会不断的产生大量的文本数据,这些文本数据存在多种多样的表现形式,这使计算机在处理这些自然语......
在自然语言理解任务中,注意力机制由于可以有效捕获词在上下文语境中的重要程度并提高自然语言理解任务的有效性而受到了人们的普......
随着2013年word2vec技术的提出,深度学习在自然语言处理领域也迎来了黄金发展时期。自然语言理解和自然语言生成是自然语言处理领......
广义量词理论是现代逻辑学、理论语言学、计算语言学等交叉领域的重点研究内容之一。利用广义量词的单调性可以解释或判断自然语言......
目前自然语言推理(Natural language inference, NLI)模型存在严重依赖词信息进行推理的现象.虽然词相关的判别信息在推理中占有重......
