De flesta konventionella mening likhetsmetoder fokuserar bara på liknande delar av två inmatning meningar, och helt enkelt ignorera de olikartade delar, som vanligtvis ger oss några ledtrådar och semantiska betydelser om meningarna. I detta arbete föreslår vi en modell som tar hänsyn till både likheter och olikheter genom att bryta ner och komponera lexisk semantik över meningar. Modellen representerar varje ord som en vektor, och beräknar en semantisk matchande vektor för varje ord baserat på alla ord i den andra meningen. Därefter sönderdelas varje ordvektor i en liknande komponent och en olik komponent baserad på den semantiska matchande vektorn. Efter detta, en tvåkanals CNN modell används för att fånga funktioner genom att komponera liknande och olikartade komponenter. Slutligen, en likhet poäng uppskattas över de sammansatta funktion vektorer. Experimentella resultat visar att vår modell får den senaste prestandan på svar mening val uppgift, och uppnår ett jämförbart resultat på parafras identifiering uppgift.
Medan i REF, inte bara liknande delar av två inmatning meningar men också olika delar beaktas genom sönderdelning och komponera lexical semantics över meningar.
Sentence Similarity Learning by Lexical Decomposition and Composition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}