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| 1 | 文本蕴含关系识别与知识获取研究进展及展望显示文摘文本蕴含关系是广泛分布于自然语言文本中的单向推理关系,文本蕴含相关研究是自然语言处理领域的一项基础性研究,它可以辅助其他自然语言处理任务的进行,并且具有丰富的应用场景.文中首先界定了文本蕴含研究的范畴.作为一种二元关系,文本蕴含有3个基本研究任务——关系识别、知识获取和蕴含对生成.其中,关系识别有两个核心问题——语义表示与推理机制;知识获取也有两个核心问题——知识表示与知识来源;蕴含对生成研究进展比较缓慢,文中细致地分析了其内因和外因.文中围绕语义表示与推理机制这两个核心问题梳理了关系识别的研究进展,围绕知识表示与知识来源梳理了知识获取的研究进展,并指出了各类方法的可取之处与不足之处.文本蕴含研究的进展离不开相关国际评测,文中也对这些国际评测和数据集进行了归纳总结.大数据时代的到来和深度学习理论的不断发展,为文本蕴含相关研究提供了丰富的知识来源和有力的研究工具,同时也带来了许多崭新的研究课题.文中立足当前研究形势,展望了未来研究方向,并从理论上探讨了其可行性. | 郭茂盛 张宇 刘挺 | 2017 | 计算机学报2017，40，4： | 27 |
| 2 | 基于知识话题模型的文本蕴涵识别显示文摘该文分析了现有基于分类策略的文本蕴涵识别方法的问题,并提出了一种基于知识话题模型的文本蕴涵分类识别方法。其假设是:文本可看作是语义关系的组合,这些语义关系构成若干话题;若即若文本T蕴涵假设H,说明T和H具有相似的话题分布,反之说明T和H不具有相似的话题分布。基于此,我们将T和H的蕴涵识别问题转化为相关话题的生成过程,同时将文本推理知识融入到抽样过程,由此建立一个面向文本蕴涵识别的话题模型。实验结果表明基于知识话题模型在一定程度上改进了文本蕴涵识别系统的性能。 | 任函 盛雅琦 冯文贺 刘茂福 | 2015 | 中文信息学报2015，29，6： | 4 |
| 3 | 基于短文本隐含语义特征的文本蕴涵识别显示文摘该文采用基于短文本隐含空间语义特征改进文本蕴涵识别,该方法通过构造句子的隐含变量模型,并融合基于该模型的句子之间相似度特征,和词汇重叠度、N元语法重叠度、余弦相似度等字符串特征,以及带标记和未标记的子树重叠度句法特征一起利用SVM进行分类。基于该分类算法,我们对RTE-8任务进行了测试,实验表明短文本的隐含语义特征可有效改进文本蕴涵关系识别。 | 张晗 盛雅琦 吕晨 姬东鸿 | 2016 | 中文信息学报2016，30，3： | 3 |
| 4 | 面向阅读理解的多对一中文文本蕴含问题研究显示文摘机器阅读理解作为一种微阅读模式近年来在自动问答领域受到广泛关注,针对机器阅读理解中多对一的文本蕴含问题,该文首先构造了8 000级别的多句—单句中文文本蕴含语料M2OCTE,其次采用了层级神经网络模型,有效融合多个句子之间的语义信息,将多对一的蕴含对表达成统一的形式,实现端到端的输出。该方法在高考现代文阅读理解蕴含数据集上的准确率为58.92%,比将多句—单句的文本蕴含转换为单句—单句之后进行处理的准确率要高。同时也在英文数据集上进行了测试,实验结果验证了该方法的有效性。 | 陈千 陈夏飞 郭鑫 王素格 | 2018 | 中文信息学报2018，32，4： | 3 |
| 5 | 多特征文本蕴涵识别研究显示文摘文本蕴涵识别是解决自然语言中存在的同义异形问题的有效途径。虽然国内外学者已经提出了很多文本蕴涵识别模型,但影响文本蕴涵识别的因素错综复杂,识别准确率普遍不高。该文把文本蕴涵识别看作二元分类问题,抽取词汇特征、句法依存关系特征及FrameNet语义知识库特征的多种特征构造特征矩阵,训练SVM分类器,实现文本蕴涵识别。该方法在国际文本蕴涵识别技术评测RTE3的测试集上进行测试,蕴涵正例识别准确率达到了78.1%,高于RTE3评测2-ways的最高结果。 | 赵红燕 刘鹏 李茹 王智强 | 2014 | 中文信息学报2014，28，2： | 3 |
| 6 | 基于混合主题模型的文本蕴涵识别显示文摘分析识别文本蕴涵的主流方法,并基于文本T和假设H可以从潜在混合主题中生成的猜想,提出一个混合主题模型来识别文本蕴涵,描述一个在混合主题模型上生成文本的概率模型。该模型把文本T和假设H看成是同一语义的不同表达,表示为多模式的数据,若文本T和假设H有蕴涵关系,则它们有相似的主题分布,共享混合词汇表和主题。设计mix LDA和LDA模型的对比实验,并对RTE-8任务进行测试,通过支持向量机对得到的句子相似度和其他词法句法特征进行分类。实验结果表明,基于混合主题模型的文本蕴涵识别具有较高的准确率。 | 盛雅琦 张晗 吕晨 姬东鸿 | 2015 | 计算机工程2015，41，5： | 2 |
| 7 | 基于混合注意力机制的中文文本蕴含识别方法显示文摘将注意力机制应用于中文文本蕴含识别研究,提出了一种基于混合注意力机制的中文文本蕴含识别方法。为使模型能捕获文本间更丰富的语义信息,利用混合注意力机制获取文本词语级别和句子级别的语义信息,将不同级别的语义信息进行融合后对文本蕴含关系进行识别,提高了模型识别中文蕴含关系的准确性。模型的输入阶段采用了BERT字向量,提高了模型的泛化能力。该方法在CCL2018(第十七届中国计算语言学大会)中文文本蕴含识别测评任务验证集上准确率达80.38%,实验结果表明了该方法的有效性。 | 黄生斌 肖诗斌 都云程 施水才 | 2020 | 北京信息科技大学学报(自然科学版)2020，35，3： | 1 |
| 8 | 人机对话中自然语言任务命令的识别和计划显示文摘随着智能手机和智能系统的飞速发展,使用自然语言对话的人机交互方式也成为了流行趋势.但是如果该对话系统需要处理多功能任务类型,那么将产生复杂的任务命令,问题的维度也会增加.尽管目前的NLP技术能提供一些解决方案,但在动态范围内实现动态任务命令识别与处理的能力仍然有限,解决复杂问题的效果还有待提高.因此,在本项工作中,提供了一种结合NLP引擎和任务计划单元的方法,根据自然语言的指令来设定任务计划,以便对话系统能较准确地识别命令任务和相关参数,并为任务生成相应的合理计划.同时,为解决自然语言对话中信息的歧义或遗漏,还研究了一种对话策略,在必要时能以最少的问答迭代收集对话信息. | 王杉 丁磊 王晓旭 | 2022 | 计算机系统应用2022，31，8： | 0 |
| 9 | 基于图式的文本蕴涵识别初探显示文摘文本蕴涵识别是大部分自然语言信息处理应用的核心。该文尝试探讨文本蕴涵识别中涉及的(意象)图式理据。通过对选自语料例子的分析,显示各类图式是如何成为文本蕴涵识别的理据的。图式包括物性结构、理想认知模型、框架、脚本等。这些图式都是表示语义信息的结构。从广义上讲它们都可以纳入语义特征的范畴,都可能成为蕴涵关系成立的理据。基于图式的文本蕴涵识别研究结合有关图式库的构建,有望为突破文本蕴涵识别瓶颈作出重要贡献。 | 倪盛俭 姬东鸿 | 2015 | 中文信息学报2015，29，3： | 0 |
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