Nyligen ökar intresset för att modellera samspelet mellan textpar och djupa neurala nätverk. I detta dokument föreslår vi en modell av djup fusion LSTM (DF-LSTM) för att modellera den starka interaktionen mellan textpar på ett rekursivt matchande sätt. Speciellt består DF-LSTM:er av två ömsesidigt beroende LSTM:er, av vilka var och en modellerar en sekvens under påverkan av en annan. Vi använder också externt minne för att öka kapaciteten hos LSTMs, vilket eventuellt fångar in mer komplicerade matchningsmönster. Experiment på två mycket stora datauppsättningar visar hur effektiv vår föreslagna arkitektur är. Dessutom presenterar vi en genomtänkt kvalitativ analys av våra modeller, vilket ger en intuitiv förståelse för hur vår modell fungerade.
REF presenterar en modell av djup fusion LSTM (DF-LSTM) (Long Short-Term Memory) som använder en stark interaktion mellan textpar i ett rekursivt matchande minne.
Deep Fusion LSTMs for Text Semantic Matching
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}