黄江平 姬东鸿

(武汉大学 计算机学院， 湖北 武汉 430072)

基于卷积网络的句子语义相似性模型*

黄江平 姬东鸿

(武汉大学 计算机学院， 湖北 武汉 430072)

句子间语义相似性的计算已成为自然语言处理领域的重要研究内容，如何有效地对句子建立语义模型已成为释义识别、文本相似性计算、问答和文本蕴涵等自然语言处理应用的基础任务.文中提出了一种并行的卷积神经网络模型，该模型的两个卷积网络不仅对句子对中的单个句子建立句子向量表示，还对句子经卷积池化后的特征进行相似性度量，并获得句子间的相似性特征.采用释义识别及文本相似性两项任务进行模型性能的实验评测，结果显示，该模型能够较好地表示句子语义信息，其释义识别F1值相比基准实验提高了7.4个百分点，语义相似性评测的皮尔森相关系数比逻辑回归方法有7.1个百分点的提高.

卷积网络;释义识别;句子模型； 语义相似性

识别句子间的语义相似性已成为自然语言处理领域的重要研究内容，如何有效地对句子建立语义模型已成为问答、释义识别、文本蕴涵和文本分类等自然语言处理应用的基础任务.

为句子建立语义模型的目的就是分析和表示一个句子的语义信息，也是自然语言理解的基础.尽管在建立句子语义模型的过程中，很少仅针对单个句子进行分析，但句子中频繁出现的用于表示句子的词和n-gram却被高度关注，因为句子模型相关的……