Semantisk matchning, som syftar till att fastställa matchningsgraden mellan två texter, är ett grundläggande problem för många NLP-tillämpningar. På senare tid har man tillämpat en strategi för fördjupat lärande på detta problem, och betydande förbättringar har gjorts. I detta dokument föreslår vi att man ser skapandet av ett globalt samspel mellan två texter som en rekursiv process: d.v.s. samspelet mellan två texter vid varje position är en sammansättning av interaktionerna mellan deras prefix och ordnivåinteraktionen vid den aktuella positionen. Utifrån denna idé föreslår vi en ny djup arkitektur, nämligen Match-SRNN, för att modellera den rekursiva matchningsstrukturen. För det första är en tensor konstruerad för att fånga ordet nivå interaktioner. Därefter appliceras en rumslig RNN för att integrera de lokala interaktionerna rekursivt, med betydelse bestämd av fyra typer av grindar. Slutligen beräknas matchningspoängen baserat på den globala interaktionen. Vi visar att efter att ha degenererats till det exakta matchningsscenariot kan Match-SRNN approximera den dynamiska programmeringsprocessen av den längsta gemensamma undersekvensen. Det finns således en tydlig tolkning för Match-SRNN. Våra experiment på två semantiska matchningsuppgifter visade effektiviteten av Match-SRNN, och dess förmåga att visualisera den inlärda matchningsstrukturen.
I REF, Wan et al. introducerade Match-SRNN för att modellera den rekursiva matchningsstrukturen i de lokala interaktionerna så att fjärrberoendet mellan interaktionerna kan fångas upp.
Match-SRNN: Modeling the Recursive Matching Structure with Spatial RNN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}