Vi föreslår en enkel neural arkitektur för naturlig språkinferens. Vår strategi använder uppmärksamhet för att bryta ner problemet i subproblem som kan lösas separat, vilket gör det trivialt parallellt. På Stanford Natural Language Inference (SNLI) datauppsättning får vi toppmoderna resultat med nästan en storleksordning mindre parametrar än tidigare arbete och utan att förlita sig på ordorderinformation. Lägga till intra-sentence uppmärksamhet som tar ett minimum av order hänsyn till avkastning ytterligare förbättringar.
REF har högsta noggrannhet på Stanford Natural Language Inference uppgift.
A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}