Detta dokument beskriver vårt konvolutionella neurala nätverk (CNN) system för den semantiska textlikhet (STS) uppgift. Vi beräknade semantisk likhet mellan två meningar genom att jämföra deras semantiska vektorer. Vi genererade en semantisk vektor genom att max poola över varje dimension av alla ordvektorer i en mening. Det finns två viktiga designtrick som används av vårt system. En är att vi tränade en CNN att överföra GloVe ord vektorer till en mer lämplig form för STS uppgiften innan poolning. Ett annat är att vi tränade ett fullt uppkopplat neuralt nätverk (FCNN) för att överföra skillnaden mellan två semantiska vektorer till sannolikhetsfördelningen över likhetspoäng. Alla hyperparametrar var empiriskt inställda. Trots enkelheten i vårt neurala nätverkssystem uppnådde vi en bra noggrannhet och rankade 3:a på primärspåret av SemEval 2017.
REF föreslog en enkel konvolutionell neurala nätverk (CNN) modeller för STS.
HCTI at SemEval-2017 Task 1: Use convolutional neural network to evaluate Semantic Textual Similarity
{'venue': 'SemEval@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}