Detta papper presenterar en djup arkitektur för att lära sig en likhetsmått på variabellängd teckensekvenser. Modellen kombinerar en hög av karaktär-nivå dubbelriktade LSTM: s med en Siamese arkitektur. Den lär sig att projicera variabla längdsträngar i ett fast-dimensionellt inbäddningsutrymme genom att endast använda information om likheten mellan par av strängar. Denna modell tillämpas på uppgiften jobbtitel normalisering baserat på en manuellt kommenterad taxonomi. En liten datamängd utökas stegvis och utökas med nya varianskällor. Modellen lär sig en representation som är selektiv till skillnader i indata som återspeglar semantiska skillnader (t.ex. "Java utvecklare" vs. "HR manager") men också invarianta till icke-semantiska strängskillnader (t.ex. "Java utvecklare" vs. "Java programmerare").
REF kombinerade en hög av tecken-nivå dubbelriktad LSTM med Siamese arkitektur för att jämföra relevansen av två ord eller fraser.
Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks
{'venue': 'Rep4NLP@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}