融合历史答案特征的多粒度语义交互答案排序方法

为解决只根据单一特征判断答案质量的问题,提出一种结合历史答案特征及多粒度语义交互判断答案质量的排序方法。通过指针网络提取历史答案特征,用动态注意力剔除掉问答对及历史答案的弱相关部分,采用比较聚合池化提取局部语义特征向量,用池化归纳问答对及历史答案句子信息,通过加权求和提取全局语义特征向量。将问答对及历史答案的局部和全局语义特征向量融合,输入到分类器进行打分,按照得分对候选答案排名。实验结果表明,所提方法有效提升了答案选择的正确率。

基于多粒度语义交互的无监督法律裁判文书检索

随着法律文书数据越来越多,信息过载问题日益严重,快速且准确地在海量法律文书中进行检索显得非常必要。法律文本作为一种特殊的文本形式,具有篇幅较长、结构复杂、专业性强等特点,传统基于关键字的文本检索方法不能满足用户查询法律信息的需求,容易出现答非所问、检索不全等问题。此外,基于语义的文本检索方法,大多依赖于对含有大量标注数据的法律文本进行有监督学习,而法律文本数据的人工标注则严重依赖专家知识,导致其需要高昂的人力成本。该文提出一种基于无监督学习的法律文书检索模型,分别从法律概念、词语和词组3个方面进行多粒度无监督文本匹配,避免了没有训练数据导致的冷启动问题。在法律裁判文书数据集上进行检索实验的结果表明,与基准模型相比,该模型在MAP、MRR和NDCG@10指标上均有显著提升,取得了优秀的检索效果,具有有效性和先进性。

基于多粒度语义交互的抽取式多文档摘要

信息爆炸是信息化时代面临的普遍性问题,为了从海量文本数据中快速提取出有价值的信息,自动摘要技术成为自然语言处理(natural language processing,NLP)领域中的研究重点.多文档摘要的目的是从一组具有相同主题的文档中精炼出重要内容,帮助用户快速获取关键信息.针对目前多文档摘要中存在的信息不全面、冗余度高的问题,提出一种基于多粒度语义交互的抽取式摘要方法,将多粒度语义交互网络与最大边界相关法(maximal marginal relevance,MMR)相结合,通过不同粒度的语义交互训练句子的表示,捕获不同粒度的关键信息,从而保证摘要信息的全面性;同时结合改进的MMR以保证摘要信息的低冗余度,通过排序学习为输入的多篇文档中的各个句子打分并完成摘要句的抽取.在Multi-News数据集上的实验结果表明基于多粒度语义交互的抽取式多文档摘要模型优于LexRank、TextRank等基准模型.