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8月3日雲栖精選夜讀:LSF-SCNN:一種基于CNN的短文本表達模型及相似度計算的全新優化模型...

摘要: 本文提出了基于詞彙語義特征的跳躍卷積模型LSF-SCNN,通過引入三種優化政策:詞彙語義特征LSF、跳躍卷積SC和K-Max均值采樣KMA分别在詞語、短語、句子粒度抽取更加豐富的語義特征,進而更好的在向量空間建構短文本語義表達模型,并廣泛的适用于問答系統QA、釋義識别PI和文本蘊含TE等計算成對兒出現的短文本的相似度的任務中。

本文提出了基于詞彙語義特征的跳躍卷積模型LSF-SCNN,通過引入三種優化政策:詞彙語義特征LSF、跳躍卷積SC和K-Max均值采樣KMA分别在詞語、短語、句子粒度抽取更加豐富的語義特征,進而更好的在向量空間建構短文本語義表達模型,并廣泛的适用于問答系統QA、釋義識别PI和文本蘊含TE等計算成對兒出現的短文本的相似度的任務中。

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