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摘要： 本文提出了基于词汇语义特征的跳跃卷积模型LSF-SCNN，通过引入三种优化策略：词汇语义特征LSF、跳跃卷积SC和K-Max均值采样KMA分别在词语、短语、句子粒度抽取更加丰富的语义特征，从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型，并广泛的适用于问答系统QA、释义识别PI和文本蕴含TE等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。

本文提出了基于词汇语义特征的跳跃卷积模型LSF-SCNN，通过引入三种优化策略：词汇语义特征LSF、跳跃卷积SC和K-Max均值采样KMA分别在词语、短语、句子粒度抽取更加丰富的语义特征，从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型，并广泛的适用于问答系统QA、释义识别PI和文本蕴含TE等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。

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LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

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