MGSC:一种多粒度语义交叉的短文本语义匹配模型
摘要：语义匹配对许多自然语言处理任务至关重要,诸如信息检索中信息匹配、问答系统中问题和答案的匹配等.基于语义的匹配,即通过提取文本内在语义进行匹配度计算,是目前自然语言处理领域研究的热点.本文提出一种基于深度神经网络的文本语义匹配模型--多粒度语义交叉模型,从语义匹配的角度来解决文本匹配问题.模型首先通过循环神经网络获取短文本不同粒度的语义表示,然后从两个短文本不同粒度的语义交互信息中提取它们语义匹配信息,从而计算两个短文本的语义匹配度.实验表明,本文提出的基于多粒度语义交叉模型在短文本匹配上表现出较好的计算效果.
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