【摘 要】
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以汉语为研究对象,提出构建大规模高质量汉语复述平行语料的方法。基于翻译引擎进行复述数据增强,将英语复述平行语料迁移到汉语中,同时人工构建汉语复述评测数据集。基于构
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876198,61976015,61976016)资助
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以汉语为研究对象,提出构建大规模高质量汉语复述平行语料的方法。基于翻译引擎进行复述数据增强,将英语复述平行语料迁移到汉语中,同时人工构建汉语复述评测数据集。基于构建的汉语复述数据,在复述识别和自然语言推理任务中验证复述数据构建及其应用方法的有效性。首先基于复述语料生成复述识别数据集,预训练基于注意力机制的神经网络句子匹配模型,训练模型捕获复述信息,然后将预训练的模型用于自然语言推理任务,改进其性能。在自然语言推理公开数据集上的评测结果表明,所构建的复述语料可有效地应用在复述识别任务中,模型可以学习复述知识
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