文件名称:
RI-Match：集成表示和交互以进行深度语义匹配
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文件大小: 1019kb
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上传时间: 2021-03-23
详细说明：现有的深度匹配方法主要可以分为两类，即表示法和交互法。 专注于表示的方法通常着重于学习每个句子的表示，而专注于交互的方法通常旨在获得不同的interaction.signals的表示。 但是，句子级表示和交互信号对于复杂的语义匹配任务都很重要。 因此，在本文中，我们提出了一种新的深度学习架构，以结合两种深度匹配方法的优点。 首先，基于词的身份和词的嵌入构造两种词级匹配矩阵，以捕获精确和语义匹配信号。第二，构造句子级匹配矩阵，每个元素代表两个词之间的交互由双向长期短期记忆（Bi-LSTM）生成的相应位置的句子表示。 这样，在匹配过程中可以很好地捕获句子级别的表示形式。 然后将以上矩阵馈入空间递归神经网络（RNN），以生成高级交互表示。 最后，通过k-Max合并和多层感知器（MLP）产生匹配分数。 释义识别的实验表明，我们的模型明显优于传统的最新基准。
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