19、自然语言处理中的知识融合与定义获取

自然语言处理中的知识融合与定义获取

在自然语言处理（NLP）领域，如何有效地处理和理解文本信息一直是研究的核心。本文将探讨两个重要方面：一是基于抽象的总结逻辑形式（SLFs）的构建与应用，二是新实体定义的获取与理解系统。

1. 总结逻辑形式（SLFs）的构建与应用

在处理文本时，将词汇文本嵌入和标签表示进行整合是关键步骤。由于原始预训练的BERT基于子词序列，而语义表示针对的是单词，因此需要对不同大小的序列进行对齐。具体操作如下：
- 子词分组与卷积神经网络（CNN）处理 ：将每个单词的子词进行分组，使用带有最大池化的卷积神经网络（CNN）来获取单词级别的表示。对于由子词序列 [s1, s2, …, sl] 组成的单词 xi ，首先利用卷积层进行处理。
- 卷积层公式： ei’ = W1 [e(si), e(si+1), …, e(si+k-1)] + b1 ，其中 W1 和 b1 是可训练参数， k 是内核大小。
- 激活函数与最大池化：对输出嵌入序列应用ReLU（修正线性单元 y = max(0, x) ）和最大池化操作，得到 ei* = ReLU(ei’) 和 e(xi) = MaxPooling(e1*, …, el−k+1*) 。
- 单词序列的整体表示：单词序列 X 的整体表示为 ew = { e(x1