基于语义关系约束和词语关系信息的句向量研究

作者： 夏小强 ¹ 邵堃 ¹
作者单位：

1. 合肥工业大学计算机与信息学院
提交时间：2018-04-17 20:49:53

摘要: 针对现有的句向量学习方法不能很好的学习关系知识信息、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）模型作为预训练模型，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。

句向量 RISV模型 PV-DM模型关系信息预训练

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201804.02163 (或此版本 ChinaXiv:201804.02163V1)
DOI:10.12074/201804.02163V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201804.02163.V1
推荐引用方式： 夏小强,邵堃.(2018).基于语义关系约束和词语关系信息的句向量研究.计算机应用研究.[ChinaXiv:201804.02163] (点此复制)

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2018-04-17 20:49:53

ChinaXiv:201804.02163V1

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