Semantisk matchning av meningar i naturligt språk eller identifiering av relationen mellan två meningar är ett grundläggande forskningsproblem som ligger till grund för många uppgifter i naturligt språk. Beroende på om utbildningsdata finns tillgängliga, har tidigare forskning föreslagit både oövervakade distansbaserade system och övervakade system för djupinlärning för straffmatchning. Men tidigare tillvägagångssätt antingen utelämna eller misslyckas med att fullt ut utnyttja de beställda, hierarkiska och flexibla strukturerna av språkobjekt, liksom samspelet mellan dem. I detta dokument föreslår vi Hierarchical Sentence Factorizationa teknik för att faktorisera en mening till en hierarkisk representation, med komponenterna i varje annan skala som omorganiseras till en "predikatargument" form. Den föreslagna mening faktoriseringstekniken leder till uppfinningen av: 1) en ny oövervakad avståndsmätare som beräknar det semantiska avståndet mellan ett par textsnuttar genom att lösa ett bestraffat optimalt transportproblem samtidigt som den logiska relationen mellan ord i de omordnade meningarna bevaras, och 2) nya flerskaliga djupinlärningsmodeller för övervakad semantisk träning, baserade på faktoriserade meningshierarkier. Vi tillämpar våra tekniker för uppskattning av likheter mellan text-par och klassificering av text-parförhållande, baserat på flera datauppsättningar som STSbenchmark, Microsoft Research parafras identifiering (MSRP) dataset, SICK dataset, etc. Omfattande experiment visar att den föreslagna hierarkiska mening factoriseringen kan användas för att avsevärt förbättra prestandan hos befintliga oövervakade distansbaserade mätvärden samt flera övervakade djupinlärningsmodeller baserade på det konvolutionella neurala nätverket (CNN) och långa korttidsminnet (LSTM).
Liu m.fl. föreslog en hierarkisk modell för meningar som matchar och utvidgar massförstörelsevapen till det Ordered WMD REF som beaktar ordens positioner i en mening.
Matching Natural Language Sentences with Hierarchical Sentence Factorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}