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基于依存关系与神经网络的文本匹配模型

Text Matching Model Based on Dependency Relation and Neural Network

作     者:甄卓 陈玉泉 ZHEN Zhuo;CHEN Yuquan

作者机构:上海交通大学计算机科学与工程系 

出 版 物:《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期:2019年第45卷第8期

页      面:210-216,223页

学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金(61673266) 

主  题:文本匹配 语义匹配 依存关系 词嵌入 余弦均值卷积 K-Max池化 长短期记忆网络 

摘      要:为增强文本匹配模型的文本语义捕捉能力并提高语义匹配准确度,提出一种基于词嵌入与依存关系的文本匹配模型。构建融合词语义和词间依存关系的语义表示,通过余弦均值卷积和K-Max池化操作获得描述两段文本各部分语义匹配程度的矩阵,并采用长短期记忆网络学习匹配程度矩阵与真实匹配程度之间的映射关系。实验结果表明,该模型的F1值为0.927 4,相比BM25及深度文本匹配模型准确度更高。

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