I detta dokument föreslår vi TBCNNpair-modellen för att erkänna indicier och motsägelser mellan två meningar. I vår modell fångar ett trädbaserat konvolutionellt neuralt nätverk (TBCNN) meningslika semantik; sedan heuristiska matchande lager som konkatering, elementvis produkt/skillnad kombinera informationen i enskilda meningar. Experimentella resultat visar att vår modell överträffar befintliga meningskodningsbaserade metoder med stor marginal.
Mou m.fl. REF föreslog ett trädbaserat konvolutionellt neuralt nätverk (TBCNN) för att fånga mening-nivå semantik.
Natural Language Inference by Tree-Based Convolution and Heuristic Matching
{'venue': 'ACL 2016', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}