Naturliga språk mening matchning är en grundläggande teknik för en mängd olika uppgifter. Tidigare infallsvinklar matchar antingen meningar från en enda riktning eller använder endast en granulär (ord för ord eller mening för mening) matchning. I detta arbete föreslår vi en bilateral modell för multispektiv matchning (BiMPM). Med två meningar P och Q kodar vår modell dem först med en BiL-STM kodare. Nästa, vi matchar de två kodade meningar i två riktningar P mot Q och Q mot P. I varje matchande riktning, varje gång steg av en mening matchas mot alla tidssteg av den andra meningen från flera perspektiv. Därefter används ett annat BiLSTM-lager för att aggregera de matchande resultaten till en vektor med fast längd. Slutligen, baserat på den matchande vektorn, fattas ett beslut genom ett helt uppkopplat lager. Vi utvärderar vår modell på tre uppgifter: parafrasidentifiering, naturlig språkinferens och svar meningsval. Experimentella resultat på standardriktvärden visar att vår modell uppnår toppmoderna resultat på alla uppgifter.
REF föreslog en dubbelriktad multi-Perspective Matching (BiMPM) modell, som använder uppmärksamhet med flera perspektiv som kännetecknas av olika parametrar.
Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}