【摘 要】
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[目的/意义]复述知识在自然语言处理领域应用广泛,例如复述生成、自动问答、复述数据构建等,复述模板是复述知识的一种抽象表现形式.[方法/过程]早期复述模板抽取方法依赖复述实例和可比语料,近年来,有研究在人工给定种子实体对的基础上,利用实体关系,通过自举迭代的方式获取复述模板,规避对特定语料依赖,但是只能获得语义受限的复述模板,且迭代过程中存在语义偏移现象.因此本文提出从英文维基百科的大规模开放域文本中自动获取复述模板的思路,针对问题,设计融合深度语义表示学习的复述模板抽取方法,从大规模开放域文本中抽取高精
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院 北京 100044
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[目的/意义]复述知识在自然语言处理领域应用广泛,例如复述生成、自动问答、复述数据构建等,复述模板是复述知识的一种抽象表现形式.[方法/过程]早期复述模板抽取方法依赖复述实例和可比语料,近年来,有研究在人工给定种子实体对的基础上,利用实体关系,通过自举迭代的方式获取复述模板,规避对特定语料依赖,但是只能获得语义受限的复述模板,且迭代过程中存在语义偏移现象.因此本文提出从英文维基百科的大规模开放域文本中自动获取复述模板的思路,针对问题,设计融合深度语义表示学习的复述模板抽取方法,从大规模开放域文本中抽取高精度多样化的复述模板.[结果/结论]实验结果表明,本文所提方法可以获取高质量、语义一致、形式多样的复述模板.
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