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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：本发明提供了一种基于句法对齐的自然语言推理方法及系统，包括给定多个句对，对词语进行划分得到一个个token，进行编码获得词向量特征；通过依赖分析器对句子的依赖关系进行解析，获得词语间的依赖关系，将token对应到词语中；搭建依赖关系捕捉模块，捕捉句内句法特征的加强表示；构造注意力机制网络，更新句子的结构化特征；将结构化特征作为分类依据，获得预测结果；通过模型的损失函数计算获得偏差，并对模型进行修正。本发明通过采用基于句法对齐的自然语言推理方法，基于图网络编码了词语之间的不同依赖关系，相较于传统方法，可以区分关系的重要性。使得输入模型的词语经过句法上下文特征的加强后，能够包含更多语义信息。

主权项：1.一种基于句法对齐的自然语言推理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：给定多个句对，结合句子中词语含义，对词语进行划分得到一个个token，并对其进行编码获得词向量特征；步骤2：通过依赖分析器对句子的依赖关系进行解析，获得词语间的依赖关系，并且将token对应到词语中；步骤3：搭建由多层图网络和残差连接层串联形成的依赖关系捕捉模块，捕捉句内句法特征的加强表示；步骤4：构造由依赖关系决定的给定句子间的注意力机制网络，更新句子的结构化特征；步骤5：将结构化特征作为分类依据，通过非线性化转换和池化操作获得预测结果；步骤6：将预测结果与真实标签进行对比，通过模型的损失函数计算获得偏差，并对模型进行修正，以建立用于进行精度预测的自然语言推理模型；所述步骤3包括如下步骤：步骤3.1：对依赖关系图中的关系进行粗分类，分类的依据是该关系所连接词的词性；步骤3.2：根据依赖关系图中的粗分类，使用图网络聚合有关系的父子节点；步骤3.3：将节点表示聚合到对应的关系表示中；步骤3.4：将多个相同网络串联，获取多跳信息；所述步骤4包括如下步骤：步骤4.1：将句对中的依赖关系所连接的头词、尾词、关系作为一个比较单元，对其表示进行转换；步骤4.2：对句对间的不同单元进行组件级别的对齐，对齐的方式可以选择单层网络或向量加法，获得不同的对齐分数；步骤4.3：将不同的对齐分数加权融合，获得对应权重；步骤4.4：根据融合后得到的权重，将所有单元聚合作为一个单元的与另一句子中单元的聚合表示。

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百度查询： 上海交通大学 基于句法对齐的自然语言推理方法及系统