【摘 要】
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判断一对文章之间的关系是一项很重要的自然语言处理任务,在新闻系统和搜索引擎等实际服务中有着广泛的应用。然而,相比在信息检索场景中去匹配一对句子或者匹配一个查询-文
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学媒体技术与艺术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672194),国家重点研究与发展计划(2018YFC0832304),中国黑龙江省杰出青年科学基金(JC2018021),国家机器人与系统国家重点实验室项目(SKLRS-2019-KF-14),中兴通讯产学研合作论坛合作项目
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判断一对文章之间的关系是一项很重要的自然语言处理任务,在新闻系统和搜索引擎等实际服务中有着广泛的应用。然而,相比在信息检索场景中去匹配一对句子或者匹配一个查询-文档对而言,长文章通常具有丰富的语义信息和复杂的逻辑结构,这也使得长文章之间的匹配成为一个相对独立且很有挑战的任务。本文围绕长文章匹配的难点,提出了基于图分类框架的长文本匹配算法,通过将长文本匹配任务等价的转化为图分类任务,使用图表示学习的范式来求解,从而获得长文本匹配的结果。算法模型主要包括基于图表示学习来实现对长文本的建模,基于图注意力神经网络
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