【摘 要】
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在自然语言处理任务中使用注意力机制可准确衡量单词重要度。为此,提出一种注意力增强的自然语言推理模型aESIM。将词注意力层以及自适应方向权重层添加到ESIM模型的双向LSTM
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876016),中央高校基本科研业务费专项资金(2017JBM023)
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在自然语言处理任务中使用注意力机制可准确衡量单词重要度。为此,提出一种注意力增强的自然语言推理模型aESIM。将词注意力层以及自适应方向权重层添加到ESIM模型的双向LSTM网络中,从而更有效地学习单词与句子表示,同时提高前提与假设文本之间局部推理的建模效率。在SNLI、MultiNLI及Quora数据集上的实验结果表明,与ESIM、HBMP、SSE等模型相比,aESIM模型的准确率能够提升0.5%~1%。
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