【摘 要】
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句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆工商大学管理科学与工程学院
【基金项目】
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重庆工商大学开放基金项目资助(KFJJ2019056,KFJJ2019050),重庆工商大学杰、优博士人才计划资助项目(2056001),重庆工商大学数据与信息管理方向学科建设资助项目(ZDPTTD201917)
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句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,而深度学习方法能够融入深层语义特征,从而取得了更好效果。深度学习方法如卷积神经网络在提取文本特征时存在提取句子语义特征较浅、长距离依赖信息不足的缺点。因此设计了DCNN(dependency convolutional neural network)模型,该模型利用词语之间的依存关系来解决该不足。DCNN模型首先通过依存句法分析得到句子中词语之间
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