一种文本蕴含识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110390397A

    公开(公告)日:2019-10-29

    申请号:CN201910512371.0

    申请日:2019-06-13

    Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域,公开了一种文本蕴含识别方法和装置,其通过动态门控推理网络(DGIN)动态选择前提和假设文本不同层面语义的信息,具体体现在DGIN模型结合了词级别信息的细粒度推理和句子级别门控结构来捕捉全局语义,同时从直接相连,相似和差异三个层面来共同推理文本对的蕴含关系。本发明可以有效捕捉文本对的关系以及利用句子级别语义信息,从而提升文本蕴含识别的准确率。

    一种深度动态上下文词语表示的模型及方法、计算机

    公开(公告)号:CN110222349A

    公开(公告)日:2019-09-10

    申请号:CN201910511211.4

    申请日:2019-06-13

    Abstract: 本发明属于计算机词语表示技术领域,公开了一种深度动态上下文词语表示的模型及方法,所述深度动态上下文词语表示的模型为带层注意力机制的多层双向Transformer编码器堆叠成的遮蔽语言模型;是多层神经网络,网络每一层从不同的角度捕获输入语句中每个单词的上下文信息;然后通过一个层注意力机制给予网络每一层不同的权重;最终根据权重把不同的词语表示综合起来形成词语的上下文表示。使用该模型生成的词语表示在公开数据集上进行了逻辑推理(MultiNLI)、命名实体识别(CoNLL2003)和阅读理解任务(SQuAD)三项任务,比现有模型分别提升了2.0%、0.47%和2.96%。

    一种基于多核跨域网络的纵横双向跨节点交叉协同交互方法

    公开(公告)号:CN109274755A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201811188146.8

    申请日:2018-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于多核跨域网络的纵横双向跨节点交叉协同交互方法,包括建立任务收发点、内节点环、中节点环、外节点环相互之间的关联关系,且建立了多种节点与节点之间、节点与任务收发点之间的信息传递和交互路径,然后建立节点函数和节点关联函数,作出节点关联分析图,得到各种节点和信息传播路径,从而更加直观地表达纵横双向跨节点的协同交互模型的意义,避免了传统节点间的单一路径或双路径信息交互速度慢、节点损坏影响整体交互的缺点,两个节点环上的节点连接紧密,协同交互效率高,避免了访问路径过少而拥堵的现象,所有路径都得到合理利用,关联连接路径多,容错率高,信息传递和交互速度快,提高了协同交互的稳定性。

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