I det här dokumentet föreslog vi en meningskodningsbaserad modell för erkännande av textförutsättningar. I vårt tillvägagångssätt är kodning av mening en process i två steg. För det första användes genomsnittlig poolning över ordnivå dubbelriktad LSTM (biLSTM) för att generera en förstastegs mening representation. För det andra användes uppmärksamhetsmekanismen för att ersätta den genomsnittliga sammanslagningen av samma mening för bättre representationer. Istället för att använda målmeningen för att delta i ord i källmeningen, använde vi meningens första steg representation för att delta i ord dök upp i sig, som kallas " Inner-Atention" i vår tidning. Experiment som genomförts på Stanford Natural Language Inference (SNLI) Corpus har visat hur effektiv mekanismen " Inner-Atention" är. Med mindre antal parametrar överträffade vår modell den befintliga bästa meningskodningsbaserade metoden med stor marginal.
REF utnyttjade den genomsnittliga sammanslagna ordrepresentationen för att delta i ord i själva meningen.
Learning Natural Language Inference using Bidirectional LSTM model and Inner-Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}