改进Bi-LSTM的文本相似度计算方法

作     者：冯月春 陈惠娟 FENG Yue-chun;CHEN Hui-juan

作者机构：宁夏理工学院计算机学院宁夏石嘴山753000 西安工程大学计算机学院陕西西安710000 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2022年第43卷第5期

页      面：1397-1403页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：宁夏回族自治区科学技术厅重点研发计划基金项目(2019BEB02020) 宁夏高等学校科学研究基金项目(NGY2018-166) 

主　　题：文本相似度 深度学习 双向长短期记忆网络 注意力机制 多层相似加权 上下文信息 

摘      要：为提高自然语言处理任务中文本相似度检测的准确率,提出一种改进双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的文本相似度计算方法。将输入的句子转换成多个单词向量,通过Bi-LSTM提取出每个单词向量的最佳词特征,引入注意力机制,减小非关键因素的影响;采用多层相似加权对两个句子分别从词与词、句子与句子、词与句子3个层面进行多层比较,加权得到其最终的相似度;基于SMTeuroparl、MSRvid和MSRpar这3个数据集对所提方法的性能进行评估。实验结果表明,相比于其它方法,所提方法的文本相似度计算更佳,适用于处理复杂的长文本。