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【干货】基于注意力机制的神经匹配模型用于短文本检索

【导读】在基于检索的问答系统中,很重要的一步是将检索到的答案进行排序得到最佳的答案。在检索到的答案比较短时,对答案进行排序也成为了一个难题。使用深度学习的方法,如建立在卷积神经网络和长期短期记忆模型基础上的神经网络模型,不需要手动设计语言特征,也能自动学习问题与答案之间的语义匹配,但是缺陷是需要词汇重叠特征和BM25等附加特征才能达到较好的效果。本文分析了出现这个问题的原因,并提出了基于值的权值共享的神经网络,并使用注意力机制为问题中的值赋予不同的权值。专知内容组编辑整理。 论文: aNMM: Rankin

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