Automatisk utvärdering av semantisk rationalitet är en viktig men utmanande uppgift, och aktuella automatiska tekniker kan inte mycket väl identifiera om en mening är semantisk rationell. De metoder som bygger på språkmodellen mäter inte meningen genom rationalitet utan genom allmängiltighet. Metoderna baserade på likheten med mänskliga skrivna meningar kommer att misslyckas om människoskrivna referenser inte finns tillgängliga. I detta dokument föreslår vi en ny modell som heter Semememe-Word-Matching Neural Network (SWM-NN) för att ta itu med semantisk rationalitetsutvärdering genom att dra nytta av sememeisk kunskapsbas HowNet. Fördelen är att vår modell kan använda en lämplig kombination av sememer för att representera de finkorniga semantiska betydelserna av ett ord i de specifika sammanhangen. Vi använder den finkorniga semantiska representationen för att hjälpa modellen att lära sig det semantiska beroendet bland ord. För att utvärdera den föreslagna modellens effektivitet bygger vi ett storskaligt dataset för rationalitetsbedömning. Experimentella resultat av dessa data visar att den föreslagna modellen överträffar de konkurrenskraftiga baslinjerna med en noggrannhetsförbättring på 5,4 %.
REF använde sig av kunskapsbasen för att utvärdera en menings semantiska rationalitet.
Evaluating Semantic Rationality of a Sentence: A Sememe-Word-Matching Neural Network based on HowNet
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}