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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本蘊(yùn)含識(shí)別模型通常僅從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)推理知識(shí)，導(dǎo)致模型泛化能力較弱。提出種融合外部語(yǔ)義知識(shí)的中文知識(shí)增強(qiáng)推理模型（ CKEIM）。根據(jù)知網(wǎng)知識(shí)庫(kù)的特點(diǎn)提取詞級(jí)語(yǔ)義知識(shí)特征以構(gòu)建注意力權(quán)重矩陣，同時(shí)從同義詞詞林知識(shí)庫(kù)中選取詞語(yǔ)相似度特征和上下位特征組成特征向量，并將注意力權(quán)重矩陣、特征冋量與編碼后的文本向量相結(jié)合融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練過(guò)程，實(shí)現(xiàn)中文文本蘊(yùn)含的增強(qiáng)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與增強(qiáng)序列推理模型相比， CKEIM在15%、50%和100%數(shù)據(jù)規(guī)模的CNLI訓(xùn)練集下識(shí)別準(zhǔn)確率分別提升了3.7%、1.5%和0.9%，具有更好的中文文本蘊(yùn)含識(shí)別性能和泛化能力。
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