Att matcha två texter är ett grundläggande problem i många naturliga språkbearbetningsuppgifter. Ett effektivt sätt är att extrahera meningsfulla matchande mönster från ord, fraser och meningar för att producera matchande poäng. Inspirerad av framgången med konvolutionella neurala nätverk i bildigenkänning, där neuroner kan fånga många komplicerade mönster baserat på de extraherade elementära visuella mönster såsom orienterade kanter och hörn, föreslår vi att modellera text matchning som problemet med bildigenkänning. För det första, en matchande matris vars poster representerar likheterna mellan ord konstrueras och ses som en bild. Sedan används ett konvolutionellt neuralt nätverk för att fånga rika matchande mönster i ett lager för lager sätt. Vi visar att genom att likna de kompositionella hierarkierna i mönster i bildigenkänning, kan vår modell framgångsrikt identifiera viktiga signaler som n-gram och n-term matchningar. Experimentella resultat visar att de är överlägsna utgångsvärdena.
Pang m.fl. I Ref föreslogs en textmatchningsmetod som hänvisar till CNN:s framgång med bildigenkänning.
Text Matching as Image Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}