Modellering av meningslikheten kompliceras av tvetydigheten och variationen i det språkliga uttrycket. För att klara av dessa utmaningar föreslår vi en modell för att jämföra meningar som använder en mångfald av perspektiv. Vi modellerar först varje mening med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk som extraherar funktioner på flera nivåer av granularitet och använder flera typer av poolning. Vi jämför sedan våra meningsrepresentationer vid flera granulariteter med hjälp av flera likhetsmått. Vi tillämpar vår modell på tre uppgifter, inklusive Microsoft Research parafras identifiering uppgift och två SemEval semantiska text likhet uppgifter. Vi får stark prestanda på alla uppgifter, rivaliserande eller överträffar toppmoderna utan att använda externa resurser som WordNet eller tolker.
REF bädda in meningar med CNN på flera nivåer av granularitet för att modellera likheten mellan meningar.
Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}