基于图对比的上下位关系检测

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础，因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量，不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性，且现有模型没有充分利用预测向量与真实投影之间关系的局限性，提出了一种基于图对比学习的上下位关系检测(HyperCL)方法。引入图对比学习进行数据增强，基于最大化局部和全局表示的互信息，学习具有鲁棒性的词特征表示。所提方法学习了将下位词的词向量投影到上位词和非上位词，同时能够更好地区分嵌入空间中的上位词和非上位词，从而提高了检测精度。在2个基准数据集上的实验结果表明，所提模型比现有方法在准确率上提升了0.03以上。