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| 一种简化门控结构的增强序列文本语义匹配模型研究 | |
| 作者单位： | ;1.浙江理工大学信息学院 |
| 摘 要： | 在自然语言处理的文本相似度匹配方面,针对长短期记忆网络拥有多个控制门层,导致其在训练过程中需要一定的硬件计算能力和计算时间成本,提出一种基于Bi-GRU的改进ESIM文本相似度匹配模型。该模型在双向LSTM(BiLSTM)的ESIM模型的基础上,通过Bi-GRU神经网络进行数据训练,提高模型的训练性能。实验表明,在公开数据集QA_corpus和LCQMC上分别进行测试,改进后的ESIM模型较之原先模型,在结果数据对比图中,绝大部分组的损失函数数值均小于原先模型,准确率数值均大于原先模型。 |
| 关 键 词： | 相似度匹配 双向长短期记忆网络 Bi-GRU ESIM |
Research on a Text Semantic Matching Model of ESIM with Simplified Gating Structure |
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