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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本蘊含識別模型通常僅從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)推理知識，導(dǎo)致模型泛化能力較弱。提出種融合外部語義知識的中文知識增強推理模型（ CKEIM）。根據(jù)知網(wǎng)知識庫的特點提取詞級語義知識特征以構(gòu)建注意力權(quán)重矩陣，同時從同義詞詞林知識庫中選取詞語相似度特征和上下位特征組成特征向量，并將注意力權(quán)重矩陣、特征冋量與編碼后的文本向量相結(jié)合融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練過程，實現(xiàn)中文文本蘊含的增強識別。實驗結(jié)果表明，與增強序列推理模型相比， CKEIM在15%、50%和100%數(shù)據(jù)規(guī)模的CNLI訓(xùn)練集下識別準確率分別提升了3.7%、1.5%和0.9%，具有更好的中文文本蘊含識別性能和泛化能力。
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