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Archives7月 2021

常识性概念图谱建设以及在美团场景中的应用

一、引言

在自然语言处理中,我们经常思考,怎么样才能做好自然语言的理解工作。对我们人类来说,理解某一个自然语言的文本信息,通常都是通过当前的信息,关联自己大脑中存储的关联信息,最终理解信息。例如“他不喜欢吃苹果,但是喜欢吃冰淇淋”,人在理解的时候关联出大脑中的认知信息:苹果,甜的,口感有点脆;冰淇淋,比苹果甜,口感软糯、冰凉,夏天能解暑;小孩更喜欢吃甜食和冰淇淋。所以结合这样的知识,会推理出更喜欢冰淇淋的若干原因。但是现在很多自然语言理解的工作还是聚焦在信息的层面,现在的理解工作类似于一个贝叶斯概率,从已知的训练文本中寻找符合条件的最大化文本信息。

在自然语言处理中做到像人一样去理解文本是自然语言处理的终极目标,所以现在越来越多的研究上,引入了一些额外的知识,帮助机器做好自然语言文本的理解工作。单纯的文本信息只是外部客观事实的表述,知识则是在文本信息基础之上对外部客观事实的归纳和总结,所以在自然语言处理中加入辅助的知识信息,让自然语言理解的更好。

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