语录体 百科知识
仿写这段话“对于给定的文本，使用得到文本基于内容的单词表示。使用Tagme工具标注出文本存在的实体，从维基百科知识库得到实体的维基百科描述，然后用计算出实体基于维基百科的实体表示。得到两种类型的实体表示后，将它们输入到实体比较网络，得到事实一致性特征。将这两部分文本输入到训练好的文本蕴含模型。
扩写这段话“对于给定的文本，使用得到文本基于内容的词组表示。按照词组表示估算出实体基于内容的实体表示。使用Tagme工具标明出文本存在的实体语录体，从维基百科知识库得到实体的维基百科描述，之后用估算出实体基于维基百科的实体表示。得到两种类型的实体表示后，将它们输入到实体比较网路，得到事实一致性特点。另外将文本分割成两部份，上文部份和下文部份。将这两部份文本输入到训练好的文本蕴涵模型。文本蕴涵模型输出这两部份文本的推理结果语录体，将其作为语义一致性特点。最后将的输出隐藏向量、事实一致性特点、语义一致性特点输入到线性分类层，进行最终的分类预测。”
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