Semantisk matchning är av central betydelse för många naturliga språkuppgifter [2, 28]. En framgångsrik matchningsalgoritm måste modellera språkobjektens interna strukturer på ett tillfredsställande sätt och samspelet mellan dem. Som ett steg mot detta mål föreslår vi konvolutionella neurala nätverksmodeller för att matcha två meningar, genom att anpassa den konvolutionella strategin i vision och tal. De föreslagna modellerna representerar inte bara fint de hierarkiska strukturerna av meningar med deras lager för lager sammansättning och pooling, men också fånga de rika matchande mönster på olika nivåer. Våra modeller är ganska generiska, kräver inga förkunskaper om språk, och kan därför tillämpas på matchande uppgifter av olika slag och på olika språk. Den empiriska studien av en mängd olika matchningsuppgifter visar hur effektiv den föreslagna modellen är på en mängd olika matchningsuppgifter och dess överlägsenhet gentemot konkurrerande modeller.
REF använde konvolutionella neurala nätverk som kombinerar hierarkisk mening modellering med lager-för-lager sammansättning och poolning.
Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}