公开(公告)号：CN114118081B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202111350050.9

申请日：2021-11-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 蒋兴建 ,  张月国 ,  回红 ,  孙锬锋

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/211 ,  G06F16/35 ,  G06N5/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供了一种基于句法对齐的自然语言推理方法及系统，包括给定多个句对，对词语进行划分得到一个个token，进行编码获得词向量特征；通过依赖分析器对句子的依赖关系进行解析，获得词语间的依赖关系，将token对应到词语中；搭建依赖关系捕捉模块，捕捉句内句法特征的加强表示；构造注意力机制网络，更新句子的结构化特征；将结构化特征作为分类依据，获得预测结果；通过模型的损失函数计算获得偏差，并对模型进行修正。本发明通过采用基于句法对齐的自然语言推理方法，基于图网络编码了词语之间的不同依赖关系，相较于传统方法，可以区分关系的重要性。使得输入模型的词语经过句法上下文特征的加强后，能够包含更多语义信息。

公开(公告)号：CN114118081A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111350050.9

申请日：2021-11-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 蒋兴建 ,  张月国 ,  回红 ,  孙锬锋

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/211 ,  G06F16/35 ,  G06N5/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于句法对齐的自然语言推理方法及系统，包括给定多个句对，对词语进行划分得到一个个token，进行编码获得词向量特征；通过依赖分析器对句子的依赖关系进行解析，获得词语间的依赖关系，将token对应到词语中；搭建依赖关系捕捉模块，捕捉句内句法特征的加强表示；构造注意力机制网络，更新句子的结构化特征；将结构化特征作为分类依据，获得预测结果；通过模型的损失函数计算获得偏差，并对模型进行修正。本发明通过采用基于句法对齐的自然语言推理方法，基于图网络编码了词语之间的不同依赖关系，相较于传统方法，可以区分关系的重要性。使得输入模型的词语经过句法上下文特征的加强后，能够包含更多语义信息。