I detta dokument föreslår vi en ny neural strategi för parafrasgenerering. Konventionella parafraser genereringsmetoder antingen utnyttja handskrivna regler och de sauribaserade anpassningarna, eller använda statistiska maskininlärningsprinciper. Såvitt vi vet är detta arbete det första som utforskar djupinlärningsmodeller för parafrasgenerering. Vårt primära bidrag är ett staplat återstående LSTM-nätverk, där vi lägger till kvarvarande anslutningar mellan LSTM-lager. Detta möjliggör effektiv träning av djupa LSTMs. Vi utvärderar vår modell och andra toppmoderna djupinlärningsmodeller på tre olika datauppsättningar: PPDB, WikiAnswers och MSCOCO. Utvärderingsresultat visar att vår modell överträffar sekvens till sekvens, uppmärksamhetsbaserad, och dubbelriktad LSTM modeller på BLEU, METEOR, TER, och en inbäddande-baserad mening likhet metriska.
REF använder ett staplat återstående LSTM-nätverk i Seq2Seq-modellen för att öka modellens kapacitet.
Neural Paraphrase Generation with Stacked Residual LSTM Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}