Många uppgifter i naturligt språk bearbetning, allt från maskinöversättning till frågesvar, kan reduceras till problemet med att matcha två meningar eller mer generellt två korta texter. Vi föreslår en ny strategi för problemet, kallad Deep Match Tree (DEEPMACH träd), under en allmän inställning. Tillvägagångssättet består av två komponenter, 1) en gruvalgoritm för att upptäcka mönster för att matcha två korttexter, definierade i produktutrymmet för beroende träd, och 2) ett djupt neuralt nätverk för att matcha korta texter med hjälp av minerade mönster, samt en lärande algoritm för att bygga nätverket med en gles struktur. Vi testar vår algoritm om problemet med att matcha en tweet och ett svar i sociala medier, ett svårt matchande problem som föreslås i [Wang et al., 2013], och visar att DEEPMATCH träd kan överträffa ett antal konkurrerande modeller inklusive en utan att använda beroende träd och en baserad på ord-inbäddning, alla med stora marginaler.
I klassen av interaktionsfokuserade modeller, Wang et al. REF föreslog Deep Match Tree (DeepMatchtree) för problemet med kort textmatchning.
Syntax-based Deep Matching of Short Texts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}