[发明专利]基于知识增强的注意力神经网络的隐式篇章关系识别方法在审
| 申请号： | 201910957154.2 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110888980A | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 贺瑞芳;郭凤羽;王建;党建武;贺迎春;朱永凯 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/279;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于知识增强的注意力神经网络的隐式篇章关系识别方法，包括如下步骤：1)构建基本论元表示层；2)构建外部知识表示层；3)构建知识增强的论元间交互注意力机制，目的是将外部知识作为关系向量与带有论元交互信息的矩阵相融合；4)知识增强的组合表示模块建模，将外部知识的注意力机制作用于基础论元表示上，从而获取具有外部知识指导且具有重要信息的论元表示，同时包含整个论元对的上下文信息；5)构建篇章关系识别模块，利用所得的带有外部知识信息的论元表示进行关系识别。该方法通过外部知识与内在关系识别特征相结合的方式，得到的隐式篇章关系识别结果相比于现有模型在相关评价指标上取得了更好的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 增强 注意力 神经网络 篇章 关系 识别 方法 | ||
【主权项】：
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