《表2 基于有监督词对匹配训练集》

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《融合语言知识与深度学习的文本蕴含识别》

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本文主要使用的词汇资源是Word Net，Word Net是一个英文单词数据库，每个同义词集合对应一个基本的语义概念，并通过同义词集之间的语义关系链接在一起，于1985年由普林斯顿大学创建，本文使用的是2012年Word Net 3.1版本，包含九类词汇结构：上下位关系（动词、名词）、蕴含关系（动词）、相似关系（名词）、成员部分关系（名词）、物质部分关系（名词）、部件部分关系（名词）、致使关系（动词）、相关动词关系（动词）、属性关系（形容词）。该资源包含155 327个词，175 979个同义词集，构建得到207 016个词集对。为了便于构建词对关系识别模型训练集，从Word Net中抽取的词汇关系数量如表2所示。其中，同位词是为了文本蕴含任务设计的一种词汇关系，将具有相同上位词构成的词对称为同位词（co＿hyponyms），以表示一种互斥的关系，这在“对立”推理中有重要应用。