MGSC:一種多粒度語義交叉的短文本語義匹配模型
摘要：語義匹配對許多自然語言處理任務(wù)至關(guān)重要,諸如信息檢索中信息匹配、問答系統(tǒng)中問題和答案的匹配等.基于語義的匹配,即通過提取文本內(nèi)在語義進(jìn)行匹配度計算,是目前自然語言處理領(lǐng)域研究的熱點.本文提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本語義匹配模型--多粒度語義交叉模型,從語義匹配的角度來解決文本匹配問題.模型首先通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取短文本不同粒度的語義表示,然后從兩個短文本不同粒度的語義交互信息中提取它們語義匹配信息,從而計算兩個短文本的語義匹配度.實驗表明,本文提出的基于多粒度語義交叉模型在短文本匹配上表現(xiàn)出較好的計算效果.
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