Det är svårt att få svar på liknande frågor på Q&A-webbplatser online, eftersom olika användare kan formulera samma fråga på olika sätt med hjälp av olika ordförråd och struktur. I detta arbete föreslår vi en ny neural nätverk arkitektur för att utföra uppgiften att semantiskt likvärdig frågehämtning. Den föreslagna arkitekturen, som vi kallar BOW-CNN, kombinerar en påse-ofwords (BOW) representation med en distribuerad vektor representation skapad av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Vi utför experiment med hjälp av data som samlats in från två Stack Exchange samhällen. Våra experimentella resultat visar att: (1) BOW-CNN är effektivare än BOW-baserade informationssökningsmetoder som TFIDF; (2) BOW-CNN är mer robust än det rena CNN för långa texter.
Dos Ref föreslår ett tillvägagångssätt som kombinerar ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) och en bagof-words representation för att jämföra frågor.
Learning Hybrid Representations to Retrieve Semantically Equivalent Questions
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}