【摘 要】
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句子相似度度量是自然语言处理领域的一个重要组成部分。针对传统基于统计学习的方法只能进行表面文本相似度计算,存在着无法提取出文本深层语义信息的问题,提出了一种基于Si
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,北京信息科技大学自动化学院
【基金项目】
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国家文物局“互联网+中华文明”示范项目(2018203)
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句子相似度度量是自然语言处理领域的一个重要组成部分。针对传统基于统计学习的方法只能进行表面文本相似度计算,存在着无法提取出文本深层语义信息的问题,提出了一种基于Siamese网络的句子相似度计算方法,利用CNN与BiLSTM相结合的方法来挖掘句子中的深层语义信息,得到句子不同词粒度的向量表示;利用门控机制(transform gate)的思想,对BiLSTM和CNN提取的句子深层语义特征赋予不同的权重,突出对句子贡献度较大的特征,将特征组合成句子的向量表示;最后通过计算出的曼哈顿距离来度量两个句子的相似度
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