【摘 要】
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在信息检索领域,量子干涉理论已经被应用于文档相关性、次序效应等核心问题的研究中,旨在建模由于用户认知所引起的类量子干涉现象。然而,上述工作仅仅局限于信息检索领域,而认知干涉现象广泛存在于各类以语义理解为核心的自然语言处理与信息检索的任务中,因此本工作旨在从更本质的单词层面对语义组合过程中存在的类量子干涉现象进行建模。本文在探索文本中单词与词组语义差异性的基础上,提出了一种基于量子干涉理论的双重特征
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在信息检索领域,量子干涉理论已经被应用于文档相关性、次序效应等核心问题的研究中,旨在建模由于用户认知所引起的类量子干涉现象。然而,上述工作仅仅局限于信息检索领域,而认知干涉现象广泛存在于各类以语义理解为核心的自然语言处理与信息检索的任务中,因此本工作旨在从更本质的单词层面对语义组合过程中存在的类量子干涉现象进行建模。本文在探索文本中单词与词组语义差异性的基础上,提出了一种基于量子干涉理论的双重特征匹配模型（DuetQITM）并应用于问答、分类的文本匹配任务中,其中量子干涉理论被应用于解释单词组合过程中的语义干涉项现象,基于约化密度矩阵的建模技术可以有效捕捉语义干涉信息,并进一步扩展模型的适用性;同时,可捕获全局特征信息与局部特征信息的模型结构充分满足文本匹配任务中对于匹配信息的需求。本文在问答与文本分类任务中验证了Duet-QITM模型的有效性。与基线模型相比,Duet-QITM模型在相应评价指标上性能均有所提升。结合不同任务中的消融实验,可验证本工作基于约化密度矩阵的文本特征表示方法以及双重特征架构能有效捕获文本中词项间的语义干涉信息,并在文本分类、问答等自然语言处理任务中表现优异。
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