×
Vrublevskyi，V。；O.马尔琴科。

句子语义表示模型的开发与分析。 （英语。乌克兰原文） Zbl 07514990号

赛博。系统。分析。 58，编号1，16-23（2022）; 翻译自Kibern。修女。分析。58，第1期，第21-30页（2022年）。
摘要：在复述识别问题的背景下，作者概述了一个高效且简单的句子语义表示模型。选择依存树作为主要结构来表示句子中单词之间的连接。为了表示单词语义，使用了预先训练的单词表示模型。基于这两个关键部分，设计了几个有助于准确识别复述的特征。所进行的实验证明了该模型的有效性。模型应用结果与最先进的模型非常接近。

MSC公司：

68泰克 人工智能
68页 数据理论
68卢比 离散数学与计算机科学

关键词：

自然语言处理；释义识别；语义相似性；依赖关系树；单词嵌入

软件：

Scikit公司；WordNet（文字网）；布鲁；单词2vec
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Vrublevskyi}和\textit{O.Marchenko}，Cybern。系统。分析。58，编号1，16-23（2022；Zbl 07514990）；翻译自Kibern。修女。分析。58，第1号，21--30（2022）
全文： 内政部

参考文献：

[1] T.Mikolov、K.Chen、G.Corrado和J.Dean，“向量空间中单词表示的有效估计”，arXiv:1301.3781v3[cs.CL]2013年9月7日。网址：https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf。
[2] R.Kiros、Y.Zhu、R.Salakhutdinov、R.S.Zemel、A.Torralba、R.Urtasun和S.Fidler，“跳跃思维向量”，收录于：C.Cortes、N.D.Lawrence、D.D.Lee、M.Sugiyama和R.Garnett（编辑），《神经信息处理系统进展28》（NIPS 2015），神经信息处理体系基金会（2015），第3294-3302页。
[3] B.Dolan、C.Quirk和C.Brockett，“大型释义语料库的无监督构建：利用大规模平行新闻来源”，收录于：COLING’04:Proc。第20名实习生。计算语言学会议（瑞士日内瓦，2004年8月23日至27日），COLING（2004），第350-356页。网址：https://aclantology.org/C04-1051。
[4] Mikolov，T。；Sutskever，I。；Chen，K。；Corrado，GS；迪安·J。；博格斯，CJC；博图，L。；韦林，M。；加赫拉马尼，Z。；温伯格，KQ，单词和短语的分布式表示及其组合，NIPS’13:Proc。第26期实习生。神经信息处理系统会议，3111-3119（2013），公司：Curran Associates，Inc。
[5] K.Papineni、S.Roukos、T.Ward和W.-J.Zhu，“Bleu:机器翻译的自动评估方法”，摘自：ACL'02:Proc。计算语言学协会第40届年会（2002年7月7日至12日，美国宾夕法尼亚州费城），计算语言学协会（2002年），第311-318页。doi:10.3115/1073083.1073135。
[6] 科尔特斯，C。；Vapnik，V.，支持向量网络，马赫。学习。，20, 273-297 (1995) ·Zbl 0831.68098号 ·doi:10.1007/BF00994018
[7] Z.Kozareva和A.Montoyo，“基于监督机器学习技术的短语识别”，载于：T.Salakoski、F.Ginter、S.Pyysalo和T.Pahikkala（编辑），《自然语言处理进展》，FinTAL 2006；计算机科学讲义，第4139卷，施普林格，柏林-海德堡（2006），第524-533页。10.1007/11816508_52.
[8] C.Fellbaum（编辑），WordNet:电子词汇数据库，麻省理工学院出版社（1998年）。10.7551/mit压力/7287.001.0001·Zbl 0913.68054号
[9] R.Mihalcea、C.Corley和C.Strapparava，“基于语料库和基于知识的文本语义相似性度量”，摘自：AAAI'06:Proc。第21届全国人工智能大会（马萨诸塞州波士顿，2006年7月16日至20日），第1卷，AAAI（2006），第775-780页。
[10] T.K.Landauer、P.W.Foltz和D.Laham，“潜在语义分析简介”，《话语过程》，第25卷，第2期。2-3, 259-284 (1998). doi:10.1080/01638539809545028。
[11] A.Finch、Y.S.Hwang和E.Sumita，“使用机器翻译评估技术确定句子级语义对等”，摘自：Proc。第三名实习生。释义研讨会（IWP 2005）（韩国济州岛，2005年10月11-13日），济州岛（2005），第17-24页。网址：https://aclantology.org/I05-5003。
[12] K.Y.Su、M.W.Wu和J.S.Chang，“机器翻译系统的新定量质量度量”，收录于：COLING’92：Proc。第14届计算语言学大会（法国南特，1992年8月23日至28日），第2卷，计算语言学协会（1992年）。第433-439页。10.3115/992133.992137.
[13] S.Nieβen、S.Vogel、H.Ney和C.Tillmann，“基于DP的统计机器翻译搜索算法”，摘自：Proc。第36届计算语言学协会年会和第17届实习生。计算语言学会议（加拿大魁北克省蒙特利尔市，1998年8月10日至14日），第2卷，计算语言学协会（1998年），第960-967页。10.3115/980691.980727.
[14] G.Doddington，“使用n-gram共现统计自动评估机器翻译质量”，摘自：HLT'02:Proc。第二个实习生。人类语言技术研究会议（美国加利福尼亚州圣地亚哥，2002年3月24日至27日），摩根考夫曼出版社，（2002年），第138-145页。
[15] D.Milajevs、D.Kartsaklis、M.Sadrzadeh和M.Purver，“在基于张量的合成环境中评估神经单词表示”，摘自：Proc。2014年自然语言处理经验方法会议（2014年10月25-29日，卡塔尔多哈），计算语言学协会（2014年），第708-719页。10.3115/v1/D14-1079。
[16] S.Wan、M.Dras、R.Dale和C.Paris，“使用基于依赖性的功能将“para-farce”从释义中去掉”，见：Proc。澳大利亚语言技术研讨会（ALTA）（澳大利亚悉尼，2006年11月30日至12月1日），悉尼大学（2006年），第131-138页。
[17] K.Zhang和D.Shasha，“树之间编辑距离的简单快速算法和相关问题”，《计算机SIAM J.》，第18卷，第2期。61245-1262年（1989年）。doi:10.1137/0218082·Zbl 0692.68047号
[18] J.Cheng和D.Kartsaklis，“语义深层组合模型的句法软件多义词嵌入”，摘自：Proc。2015年自然语言处理实证方法会议（葡萄牙里斯本，2015年9月17日至21日），计算语言学协会（2015年），第1531-1542页。10.18653/v1/D15-1177。
[19] Bromley，J。；JW本茨；博图，L。；盖恩，I。；LeCun，Y。；摩尔，C。；Sackinger，E。；Shah，R.，使用“暹罗”时滞神经网络进行签名验证，实习生。模式识别与人工智能杂志，7，4，669-688（1993）·doi:10.1142/S021801493000339
[20] Y.Ji和J.Eisenstein，“分布式句子相似性的歧视性改进”，收录于：EMNLP 2013:Proc。2013年自然语言处理实证方法研讨会（美国华盛顿州西雅图，2013年10月18-21日），计算语言学协会（2013年），第891-896页。
[21] H.W.Kuhn，“分配问题的匈牙利方法”，《海军研究后勤季刊》，第2卷，第2期。1-2, 83-97 (1955). doi:10.1002/nav.3800020109·Zbl 0143.41905号
[22] K.Riesen、M.Neuhaus和H.Bunke，“计算图形编辑距离的二部图匹配”，收录于：F.Escolano和M.Vento（编辑），模式识别中基于图形的表示；计算机科学讲义，第4538卷，施普林格，柏林-海德堡（2007），第1-12页。doi:10.1007/978-3-540-72903-7_1·Zbl 1182.68205号
[23] G.Sidorov、F.Castillo、E.Stamatatos、A.Gelbukh和L.Chanona-Hernández，“语法N-语法作为自然语言处理的机器学习功能”，《应用专家系统》，第41卷，第。3, 853-860 (2014). doi:10.1016/j.eswa.2013.08.015。
[24] Scikit-Learn。Python中的机器学习。网址：https://scikit-learn.org/stable/。
[25] 西班牙。网址：https://spacy.io/。
[26] Weischedel，R。；霍维，E。；马库斯，M。；帕尔默，M。；贝尔文，R。；Pradhan，S。；拉姆肖。；薛，N。；奥利夫，J。；Christianson，C。；McCary，J.，OntoNotes:增强处理的大型训练语料库，《自然语言处理和机器翻译手册：DARPA全球自主语言开发》（2011），纽约：Springer-Verlag，纽约·Zbl 1230.68003号
[27] Z.乌尔卡尤姆。；Altaf，W.，使用语义启发式特征的短语识别，Res.J.Appl。科学。工程技术。，4, 22, 4894-4904 (2012)
[28] W.Blacoe和M.Lapata，“语义合成中基于向量的表示的比较”，摘自：Proc。
[29] 自然语言处理和计算自然语言学习实证方法联合会议（韩国济州岛，2012年7月12-14日），计算语言学协会（2012年），第546-556页。
[30] Paraphrase Identification（最新技术）URL：https://aclweb.org/aclwiki/Paraphrase_Identification网址_（艺术状态）。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。