Många NLP-uppgifter inklusive maskinförståelse, svarsval och textförståelse kräver jämförelse mellan sekvenser. Att matcha de viktiga enheterna mellan sekvenser är en nyckel för att lösa dessa problem. I detta dokument presenterar vi en allmän "compare-agregate" ram som utför ordnivå matchning följt av aggregering med hjälp av Convolutional Neural Networks. Vi fokuserar särskilt på de olika jämförelsefunktioner vi kan använda för att matcha två vektorer. Vi använder fyra olika dataset för att utvärdera modellen. Vi finner att några enkla jämförelsefunktioner baserade på elementmässigt operationer kan fungera bättre än standard neurala nätverk och neural tensor nätverk.
Dessutom föreslår Wang och Jiang Ref en allmän ram för "jämför-aggregat" och fokuserar särskilt på olika jämförelsemetriska funktioner för att matcha fråge- och svarsvektorer.
A Compare-Aggregate Model for Matching Text Sequences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}