Textlikviditetsmätning är ett utmanande problem, eftersom det kräver förståelse för indatameningars semantik. De flesta tidigare neurala nätverk modeller använder grovkornig mening modellering, som har svårt att fånga finkornig ordnivå information för semantiska jämförelser. Som ett alternativ föreslår vi att explicit modellera parvisa ordinteraktioner och presentera en ny mekanism för likhetsfokusering för att identifiera viktiga korrespondenser för bättre likhetsmätning. Våra idéer implementeras i en ny neural nätverk arkitektur som visar toppmodern noggrannhet på tre SemEval uppgifter och två svar urvalsuppgifter.
REF föreslår att explicit modellera parvisa ordinteraktioner med en parvis ordinteraktion likhet kub och en likhet fokuslager för att identifiera viktiga ordinteraktioner.
Pairwise Word Interaction Modeling with Deep Neural Networks for Semantic Similarity Measurement
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}