Interactive Mongolian Question Answer Matching Model Based on Attention Mechanism in the Law Domain
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nan
Abstract
Abstract“Mongolian question answer matching task is challenging, since Mongolian is a kind of lowresource language and its complex morphological structures lead to data sparsity. In this work, we propose an Interactive Mongolian Question Answer Matching Model (IMQAMM) based on attention mechanism for Mongolian question answering system. The key parts of the model are interactive information enhancement and max-mean pooling matching. Interactive information enhancement contains sequence enhancement and multi-cast attention. Sequence enhancement aims to provide a subsequent encoder with an enhanced sequence representation, and multi-cast attention is designed to generate scalar features through multiple attention mechanisms. MaxMean pooling matching is to obtain the matching vectors for aggregation. Moreover, we introduce Mongolian morpheme representation to better learn the semantic feature. The model experimented on the Mongolian corpus, which contains question-answer pairs of various categories in the law domain. Experimental results demonstrate that our proposed Mongolian question answer matching model significantly outperforms baseline models.”
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基 基 基于 于 于语 语 语料 料 料的 的 的“一 一 一+形 形 形容 容 容词 词 词+量 量 量词 词 词+名 名 名词 词 词”构 构 构式 式 式语 语 语义 义 义考 考 考察 察 察 吴 吴 吴宁 宁 宁 汉语国际教育研究院/ 北京语言大学 1261066160@qq.com 王 王 王治 治 治敏 敏 敏 汉语国际教育研究院/ 北京语言大学 wangzm000@qq.com 摘 摘 摘要 要 要 攐数形量名攑构式是我们日常语言交流中大量使用的结构。本文在北京语言大学敂敃敃在 线语料库攵攷攱攰条语料的基础上考察攐一形量名攑结构,寻求影响构式成立与否的的关键 性因素。本文研究了语义限制下进入构式形容词的语义特点、攐物理抽象度攑对构式名 词成分的限制以及量词在构式形成过程中的作用。研究表明,具备高拆分计量性等语 义特征的形容词更易进入此构式,进入构式形容词中改攰%以上项目都可由单一变化物 理量进行衡量,此部分形容词在同一意义层面上与构式内的量词互相和谐;攐一形量 名攑构式对攐物理抽象度(敛攫易量化、攫低有机活性、攫形状易概括敝)攑赋值低的名词包 容性更高;此外,本文还发现集合量词的出现可降低整体构式的物理抽象度,从而增 强攐一形量名攑构式成立可能性。 关 关 关键 键 键词 词 词: : : 构式语义 ;语义限制 ;物理抽象度 ;语料分析 A Semantic Study of “One-Adjective-Quantifier-Noun” Based on Corpus Ning Wu Research Institute Of International Chinese Language Education / Beijing Language and Culture University 1261066160@qq.com Zhimin Wang wangzm000@qq.com Abstract 敔敨敥 攐敎敵敭敥敲敡敬攭敁敤敪敥散整敩敶敥攭救敵敡敮整敩攜敥敲攭敎敯敵敮攑 散敯敮敳整敲敵散整敩敯敮 敩敳 敡 整敹数敥 敯敦 敳整敲敵散整敵敲敥 整敨敡整 敩敳 敷敩敤敥敬敹 敵敳敥敤 敩敮 敯敵敲 敤敡敩敬敹 敬敡敮敧敵敡敧敥 散敯敭敭敵敮敩散敡整敩敯敮攮 敂敡敳敥敤 敯敮 整敨敥 敡敮敡敬敹敳敩敳 敡敮敤 敯敢敳敥敲敶敡攭 整敩敯敮 敯敦 攵攷攱攰 散敯敲数敵敳 敩敮 敂敃敃 散敯敲数敵敳攬 整敨敩敳 数敡数敥敲 敳整敵敤敩敥敳 整敨敥 敳敥敭敡敮整敩散 散敨敡敲敡散整敥敲敩敳整敩散敳 敯敦 散敯敮敳整敲敵散整敩敯敮敡敬 敡敤敪敥散整敩敶敥敳 敵敮敤敥敲 敳敥敭敡敮整敩散 敲敥敳整敲敩散整敩敯敮敳攬 整敨敥 敲敥敳整敲敩散整敩敯敮 敯敦 数敨敹敳敩散敡敬 敡敢敳整敲敡散攭 整敩敯敮 敯敮 散敯敮敳整敲敵散整敩敯敮敡敬 敮敯敵敮 散敯敭数敯敮敥敮整敳攬 敡敮敤 整敨敥 敲敯敬敥 敯敦 敱敵敡敮整敩攜敥敲敳 敩敮 整敨敥 敦敯敲敭敡整敩敯敮 敯敦 散敯敮敳整敲敵散整敩敯敮敳 敢敹 敭敥敡敮敳 敯敦 敷敯敲敤 敦敲敥敱敵敥敮散敹 敳整敡整敩敳整敩散敳 敡敮敤 敐敥敡敲敳敯敮 散敯敲敲敥敬敡整敩敯敮 敡敮敡敬敹敳敩敳攬 敢敹 敷敨敩散敨 整敯 攜敮敤 整敨敥 敫敥敹 敦敡散整敯敲敳 整敨敡整 敡攛敥散整 整敨敥 敥敳整敡敢敬敩敳敨敭敥敮整 敯敦 整敨敥 攐敏敮敥攭敁敤敪敥散整敩敶敥攭 救敵敡敮整敩攜敥敲攭敎敯敵敮攑 散敯敮敳整敲敵散整敩敯敮攮 敔敨敥 敲敥敳敵敬整敳 敯敦 敳整敡整敩敳整敩散敡敬 敡敮敡敬敹敳敩敳 敳敨敯敷 整敨敡整 敡敤敪敥散整敩敶敥敳 敷敩整敨 敡 敨敩敧敨 敤敥敧敲敥敥 敯敦 敳敥数敡敲敡整敩敯敮 敡敮敤 敭敥敡敳敵敲敥敭敥敮整 敡敳 整敨敥敩敲 敭敡敩敮 敳敥敭敡敮整敩散 敦敥敡整敵敲敥 敡敮敤 敮敯敵敮敳 敦敯敲敭 敡 敨敩敧敨 敤敥敧敲敥敥 敯敦 敳敥敭敡敮整敩散 敨敡敲敭敯敮敹 敷敩整敨 整敨敥敭攬 整敨敡整 敩敳攬 敮敯敵敮敳 敷敩整敨 敬敯敷 数敨敹敳攭 敩散敡敬 敡敢敳整敲敡散整敩敯敮 敡敲敥 敭敯敲敥 敬敩敫敥敬敹 整敯 敥敮整敥敲 整敨敩敳 散敯敮敳整敲敵散整敩敯敮攮 敉敮 敡敤敤敩整敩敯敮攬 整敨敥 敡数数敥敡敲敡敮散敥 敯敦 散敯敬敬敥散整敩敶敥 敱敵敡敮整敩攜敥敲敳 散敡敮 敲敥敤敵散敥 整敨敥 数敨敹敳敩散敡敬 敡敢敳整敲敡散整敩敯敮 敯敦 整敨敥 敯敶敥敲敡敬敬 散敯敮敳整敲敵散整敩敯敮攬 整敨敥敲敥敢敹 敥敮敨敡敮散敩敮敧 整敨敥 数敯敳敳敩敢敩敬敩整敹 敯敦 整敨敥 敥敳整敡敢敬敩敳敨敭敥敮整 敯敦 整敨敥 攐敏敮敥攭敁敤敪敥散整敩敶敥攭敃敬敡敳敳敩攜敥敲攭 敎敯敵敮攑 散敯敮敳整敲敵散整敩敯敮攮 Keywords: 敃敯敮敳整敲敵散整敩敯敮敡敬 敳敥敭敡敮整敩散敳 攬 敓敥敭敡敮整敩散 敲敥敳整敲敩散整敩敯敮 攬 敐敨敹敳敩散敡敬 敡敢敳整敲敡散整敩敯敮 攬 敃敯敲数敵敳 敡敮敡敬敹敳敩敳 CCL 2022 第 二 十 一 届 中 国 计 算 语 言 学 大 会 论 文 集 , 第 70页 -第 78页 , 南 昌 , 中 国 , 2022年 10月 14日 至 16日 。 (c) 2022 中 国 中 文 信 息 学 会 计 算 语 言 学 专 业 委 员 会 70 计算语言学 1 引 引 引言 言 言 无论是口头陈述还是书面表达,攐数量名攑结构广泛存在于我们的语言生活之中。例如攐一 块肉攑攐一张纸攑等,而在攐数量名攑结构的使用过程之中,出于不同目的,有一部分数量结构可 被拆开以插入单音节形容词,构成攐数词攫形容词攫量词攫名词攑的形式(以下简称为攐数形量 名攑结构)。像攐一小块肉攑、攐一大张纸攑等都是典型的攐数形量名攑结构。参见以下例句,它们表 现为在攐数量名攑结构的基础上加入单音节形容词。但是这种操作又不仅仅是添加了成分把句 子拉长这么简单,形容词的加入让句子表达的含义产生微妙的变化。在例(攱)敡的基础上插 入形容词攐小攑,给句子增添了一层攐微不足道攑的含义。例(攲)敡插入攐大攑则显示了说话者的攐周 到攑、攐全面攑。在整体语义上,攐数形量名攑结构可以认作是进行限定之后的攐数量名攑结构,在原 始义的基础上,新插入的部分给与意义的进一步限定或细节的加深。 (攱)敡攮 我拇指没了一块肉。→ 敢攮 我拇指没了一小块肉。 (攲)敡攮 我每次都是在上面垫一张纸。→ 敢攮 我每次都是在上面垫一大张纸。 形容词插入量名结构带来新的特点,而且通过简单的同类词替换,我们发现并非所有的量 词、名词都可以进入此结构,进入此结构的形容词也受到特定的语义限制。见例(攳)攭(攴), 我们同样在包含攐数量名攑结构的句子中插入形容词,但得到的句子并不符合语言规范。我们常 常说攐一个人攑,但是攐一大个人攑在正常语境下下很难出现,原本稳固的数量名结构攐一个人攑在 插入形容词攐大攑后,数词、形容词、量词、名词各成分无法同时和谐,难以成立,攐一大头 驴攑、攐一大管枪攑和攐五十大个法朗攑听起来也十分怪异。 (攳)敡攮 一个人在另一个岗位上却可能光彩照人。 敢攮 攪一大个人在另一个岗位上却可能光彩照人。 (攴)敡攮 他提出的代价是一头驴、一管枪和五十个法朗。 敢攮 攪他提出的代价是一大头驴、一大管枪和五十大个法朗。 攱改攸攲年,朱德熙攨攱改攸攲攩先生在其《语法讲义》中提出,少数个体量词可以受到前置单音 节形容词修饰,但此类形容词仅有攐大攑、攐小攑、攐长攑、攐方攑等有限的几个,构成短语如攐一大张 纸攑、攐一长条肥皂攑、攐一小块冰攑、攐一方块冰攑等。但朱先生并未对此具体计量和形成原因展开 具体探讨。对此,陆俭明攨攱改攸攷攩先生对数量词中间插入形容词的情况进行了具体考察,发现只 有攱攲改个数量词构成的数量短语间可以插入形容词,而此类形容词的数量则仅有攷个,但陆先生 同样未对考察到的现象作深入解释。对其成因,刘殊墨攨攲攰攱攸攩在其研究中认为,数量名结构中 是否能插入形容词,受到该结构修饰名词的制约和影响,取决于其中数词、形容词、量词、名 词之间组合的可能性,她提出,名词物体凸显的空间维度尺寸变化以及此名词成分的语义特 征同样影响着此构式的形成。在以上文章及许多未提及的研究中,陆俭明先生对此结构中的 量词、形容词进行了数据统计,其他大部分文章或采用旧文献中的数据,或采用经验推测。 再看攐数形量名攑构式源结构的攐数量名攑短语结构,在句法语义、类型学等方面受到了学者们 的深入研究。在句法语义层面,贺颖攨攲攰攱改攩考察了攐数量名攑短语的句法结构同逻辑语义联系的 方式,探究影响汉语攐数量名攑语义特征的因素。杨烈祥攨攲攰攱改攩则对数量短语的内部结构进行解 构,探讨了其句法生成和语义解读等问题。围绕攐数量名攑结构的讨论和研究十分丰富,许多学 者采用各种方法对其进行了深入的探讨,而同样在汉语环境中出现的攐数形量名攑构式则并未受 到太多关注,其从词语搭配、语义限制方面还有待于进一步探究,还缺少在大规模语料直接的 证据。因此,本文借助北京语言大学敂敃敃语料库,在进行人工分词排除错误后,抽取了攵攷攱攰条 相关有效语料,重新对攐数形量名攑构式短语进行分词类计量统计,在前人研究的基础上,根据 全新的统计结果,对此构式的进入限制条件进行分析推断。 2 “数 数 数形 形 形量 量 量名 名 名”结 结 结构 构 构分 分 分布 布 布特 特 特点 点 点分 分 分析 析 析 在攐数形量名攑结构中,对不同词类所包含的具体词语进行分析,对解决本文论题有关键 性作用。在选择语料方面,本文所使用的例句均来源于敂敃敃语料库,涵盖文学、报刊、对话 等大量语料。敂敃敃汉语语料库总字数约攱攵攰亿字,包括:报纸(攲攰亿)、文学(攳攰亿)、微博 (攳攰亿)、科技(攳攰亿)、综合(攱攰亿)和古汉语(攲攰亿)等多领域语料,是可以全面反映当 ©2022 中国计算语言学大会 根据《Creative Commons Attribution 4.0 International License》许可出版 基金项目:国家社科基金重大项目(18ZDA295);国家语委科研项目(ZDI135-139);中央高校基本科研业务费 (19YCX057);北京语言大学汉语国际教育研究院研究生创新基金(21YJY007) CCL 2022 第 二 十 一 届 中 国 计 算 语 言 学 大 会 论 文 集 , 第 70页 -第 78页 , 南 昌 , 中 国 , 2022年 10月 14日 至 16日 。 (c) 2022 中 国 中 文 信 息 学 会 计 算 语 言 学 专 业 委 员 会 71 …
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Abstract“Mongolian question answer matching task is challenging, since Mongolian is a kind of lowresource language and its complex morphological structures lead to data sparsity. In this work, we propose an Interactive Mongolian Question Answer Matching Model (IMQAMM) based on attention mechanism for Mongolian question answering system. The key parts of the model are interactive information enhancement and max-mean pooling matching. Interactive information enhancement contains sequence enhancement and multi-cast attention. Sequence enhancement aims to provide a subsequent encoder with an enhanced sequence representation, and multi-cast attention is designed to generate scalar features through multiple attention mechanisms. MaxMean pooling matching is to obtain the matching vectors for aggregation. Moreover, we introduce Mongolian morpheme representation to better learn the semantic feature. The model experimented on the Mongolian corpus, which contains question-answer pairs of various categories in the law domain. Experimental results demonstrate that our proposed Mongolian question answer matching model significantly outperforms baseline models.”
Publication Details
- Paper ID:
- 5519
- Year:
- 2022
- Publication:
- TIPSTER
- Publication Type:
- conf
- DOI:
- nan