Naturlig språkinferens (NLI) är en grundläggande viktig uppgift i behandling av naturligt språk som har många tillämpningar. Den nyligen släppta Stanford Natural Language Inference (SNLI) corpus har gjort det möjligt att utveckla och utvärdera lärande-centrerade metoder såsom djupa neurala nätverk för naturligt språk inference (NLI). I det här dokumentet föreslår vi en särskild långsiktig minnesarkitektur (LSTM) för NLI. Vår modell bygger på en nyligen föreslagen neural uppmärksamhetsmodell för NLI men är baserad på en helt annan idé. Istället för att härleda mening inbäddade för premissen och hypotesen som ska användas för klassificering, använder vår lösning en match-LSTM för att utföra ord för ord matchning av hypotesen med premissen. Denna LSTM kan lägga större vikt vid viktiga ord-nivå matchande resultat. I synnerhet observerar vi att denna LSTM kommer ihåg viktiga missmatchningar som är avgörande för att förutsäga motsägelsen eller den neutrala relationsetiketten. På SNLI corpus uppnår vår modell en noggrannhet på 86,1 %, vilket överträffar den senaste tekniken.
Wang och Jiang REF använde en LSTM för att utföra ord för ord matchning av hypotesen med premissen.
Learning Natural Language Inference with LSTM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}