Vi presenterar en ny djupinlärningsarkitektur Bi-CNN-MI för parafrasidentifiering (PI). Baserat på insikten att PI kräver att jämföra två meningar på flera nivåer av granularitet, lär vi oss multigranular mening representationer med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) och modellinteraktion funktioner på varje nivå. Dessa funktioner är sedan indata till en logistisk klassificering för PI. Alla parametrar i modellen (för inbäddningar, convolution och klassificering) är direkt optimerade för PI. För att komma till rätta med bristen på utbildningsdata förbereder vi nätverket på ett nytt sätt genom att använda ett språkmodelleringsarbete. Resultaten på MSRP corpus överträffar tidigare NN-konkurrenters resultat.
REF utvecklade samtidigt en konvolutionell neural nätverk arkitektur för parafras identifiering, som vi jämför med i våra experiment.
Convolutional Neural Network for Paraphrase Identification
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}