論文の概要: Co-Driven Recognition of Semantic Consistency via the Fusion of
Transformer and HowNet Sememes Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10570v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 09:53:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 15:38:25.519616
- Title: Co-Driven Recognition of Semantic Consistency via the Fusion of
Transformer and HowNet Sememes Knowledge
- Title（参考訳）: トランスフォーマーとhownet sememes知識の融合による意味的一貫性の共駆動認識
- Authors: Fan Chen, Yan Huang, Xinfang Zhang, Kang Luo, Jinxuan Zhu, Ruixian He
- Abstract要約: 本稿では,Transformer と HowNet のセメム知識の融合に基づく協調型意味的一貫性認識手法を提案する。
BiLSTMは概念的意味情報をエンコードし、意味的一貫性を推測するために利用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.184249194474601
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semantic consistency recognition aims to detect and judge whether the
semantics of two text sentences are consistent with each other. However, the
existing methods usually encounter the challenges of synonyms, polysemy and
difficulty to understand long text. To solve the above problems, this paper
proposes a co-driven semantic consistency recognition method based on the
fusion of Transformer and HowNet sememes knowledge. Multi-level encoding of
internal sentence structures via data-driven is carried out firstly by
Transformer, sememes knowledge base HowNet is introduced for knowledge-driven
to model the semantic knowledge association among sentence pairs. Then,
interactive attention calculation is carried out utilizing soft-attention and
fusion the knowledge with sememes matrix. Finally, bidirectional long
short-term memory network (BiLSTM) is exploited to encode the conceptual
semantic information and infer the semantic consistency. Experiments are
conducted on two financial text matching datasets (BQ, AFQMC) and a
cross-lingual adversarial dataset (PAWSX) for paraphrase identification.
Compared with lightweight models including DSSM, MwAN, DRCN, and pre-training
models such as ERNIE etc., the proposed model can not only improve the accuracy
of semantic consistency recognition effectively (by 2.19%, 5.57% and 6.51%
compared with the DSSM, MWAN and DRCN models on the BQ dataset), but also
reduce the number of model parameters (to about 16M). In addition, driven by
the HowNet sememes knowledge, the proposed method is promising to adapt to
scenarios with long text.
- Abstract（参考訳）: 意味的一貫性認識は、2つの文の意味が互いに一致しているかどうかを検知し、判断することを目的としている。
しかし、既存の手法は通常、同義語、多義語、長文理解の難しさといった課題に直面する。
そこで本稿では,Transformer と HowNet のセマンティック知識の融合に基づく,協調型セマンティック一貫性認識手法を提案する。
文ペア間の意味的知識関係をモデル化するために, セメム知識ベースであるハウネットを導入し, 内部文構造をデータ駆動でマルチレベル符号化する。
そして、ソフトアテンションを利用して対話的注意計算を行い、知識をセムマトリクスと融合させる。
最後に、双方向長期記憶ネットワーク(BiLSTM)を用いて、概念意味情報をエンコードし、意味的一貫性を推測する。
2つのファイナンシャルテキストマッチングデータセット(BQ, AFQMC)とパラフレーズ識別のための言語間敵対データセット(PAWSX)で実験を行った。
DSSM、MwAN、DRCNなどの軽量モデルやERNIEなどの事前学習モデルと比較して、提案モデルは意味整合性認識の精度を効果的に向上するだけでなく(BQデータセット上のDSSM、MWAN、DRCNモデルと比較して2.19%、5.57%、6.51%)、モデルのパラメータ(約16M)を減らすことができる。
さらに、hownet sememesの知識によって、提案手法は長いテキストのシナリオに適応することを約束している。
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