Detta papper introducerar en mening till vektorkodning ram lämplig för avancerade naturliga språk bearbetning. Vår latenta representation visas för att koda meningar med vanlig semantisk information med liknande vektor representationer. Vektor representationen extraheras från en koddecoder modell som tränas på mening parafras par. Vi demonstrerar tillämpningen av meningen representationer för två olika uppgifter - sentence parafrasing och stycke summering, vilket gör det attraktivt för allmänt använda återkommande ramar som behandlar text. Experimentella resultat hjälper till att få insikt om hur vektor representationer är lämpliga för avancerade språk inbäddning.
REF kodar meningar med vanlig semantisk information till liknande vektor representationer.
Semantic sentence embeddings for paraphrasing and text summarization
{'venue': '2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'journal': '2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}