基于神经网络的自然语言语义表征方法
2023-11-10
目
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•引言•自然语言语义表征的相关研究
•基于神经网络的语义表示模型
正则化综述•基于神经网络的语义匹配算法
•基于神经网络的语义生成算法
•基于神经网络的自然语言语义表
征方法的应用场景与展望
01 CATALOGUE
引言
研究背景与意义
背景
随着互联网和大数据技术的发展，自然语言处理（NLP）成为人工智能领域的重要研究方向。在NLP中，语义表征是理解语言的关键，而神经网络在过去的十年中取得了重大进展，为语义表征提供了新的解决方案。
意义
语义表征是实现自然语言处理的关键，它能够将自然语言文本转化为计算机可理解的语义表示，从而支持机器对人类语言的自动理解、生成和对话等任务。基于神经网络的自然语言语义表征方法在许多应用领域都具有广泛的应用前景，如智能客服、智能家居、自动驾驶等。
本文主要研究基于神经网络的自然语言语义表征方法，
包括词向量表示、句向量表示和语义匹配等关键技术。
具体研究内容包括：1）如何利用神经网络学习词向
量表示；2）如何构建句向量表示；3）如何利用句向
量进行语义匹配。研究内容本文采用基于深度学习的神经网络模型进行研究。首先，利用词向量表示方法将文本中的单词转化为计算机可处理的向量；然后，通过构建句向量表示模型将文本中的句子转化为句向量；最后，利用语义匹配模型判断两个句子的语义相似度。主要采用的技术包括
词嵌入、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络
（LSTM）、Transformer和注意力机制等。研究方法
研究内容与方法

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