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摘要
本发明公开了一种自然语言推理的神经网络架构,其特点是采用知识库、知识吸收门和语义关系预测架构的卷积神经网络,所述知识库中的每个知识以三元组表示；所述知识吸收门为上、下文感知的集合；所述卷积神经网络由前提句向量表示、假设句向量表示和句子间信息交互组成；所述语义关系预测基于句子交互后的信息对自然语言所表达的信息进行推理,并对两句子之间的语义关系进行预测。本发明与现有技术相比具有外部知识融入神经网络的特点,使引入的相关知识与句子表示结合,语义推理更准确,方法简便、高效,成本低廉,并且能够在不同数据领域之间进行迁移,具有广泛的实用意义,能够为智能问答系统、文本摘要系统等应用提供有效的解决方案。
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