面向语句间语义相似度计算基于词主体自治学习的强化学习机制研究

提高网络文本信息检索准确率的关键在于建立和维护高精度的信息检索模型。申请人基于认知科学理论中关于相似的结构映射理论建立了系统相似度计算理论，进而将研究的焦点对准网络文本信息检索中借助用户反馈进行在线学习的环节，拟研究一种词的基于人体特异性免疫原理的强化学习机制。本研究将词视为淋巴细胞，对它在系统生物学和分子免疫学原理的作用下，在外来抗原侵入人体局部组织后的状态转换、抗体分泌、体细胞高频突变、凋亡等主体行为进行研究和模拟，采用面向自治的计算理论框架，借助词主体的自治行为和词主体之间、词主体与环境间的局部信息交互，从宏观上产生自组织的系统行为和类似人体免疫功能学习效果。从而获取词汇之间组合与聚合规律，并进而实现具备持续学习能力的动态维护语句间语义相似度计算模型的方法，推动系统相似度计算理论模型的实用化进程。

本课题以基于认知心理学中结构映射原理的系统相似度计算理论为理论基础。将词视为淋巴细胞，对它在系统生物学和分子免疫学原理作用下，在外来抗原入侵人体局部组织后的状态转移、抗体分泌、体细胞高频突变、凋亡等主体行为进行研究和模拟。在面向自治的计算理论框架下，借助词主体的自治行为和词主体之间、词主体与环境之间的局部信息交互，从宏观上产生自组织的系统行为和类似人体特异性免疫功能学习效果。从而获取词汇之间的组合和聚合规律，进而实现具备持续学习能力的动态维护语句间语义相似性计算模型的方法，推动系统相似度计算理论模型的实用化进程。在本项目资助下，我们开展了以下四方面的研究工作：1、人工免疫系统构建；2、基于负选择算法的文本分类算法；3、基于记忆细胞扩散和召集的免疫反应；4、基于特异性免疫原理的多词主体自治学习模型。通过构建人工免疫系统搭建多主体实验平台，并掌握克隆选择原理和独特型免疫网络原理；在掌握负选择免疫原理基础上，提出基于负选择算法的分类算法；为了更加真实的实现免疫系统模拟，构建基于记忆细胞扩散和召集的免疫反应模型；最后，提出基于特异性免疫原理的多词主体自治学习模型，并在解决依存句法分析问题中验证了该模型的有效性。