基于自学习近邻图策略的短文本匹配方法
Self-adaptive affinity graph learning for short text matching
广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
摘要
针对自然语言处理中的文本匹配问题，提出一种基于自学习文本近邻图框架的深度学习模型，以处理短文本匹配问题。文本近邻图可使用词嵌入将文本转换为向量形式，再通过构建文本相似度关系矩阵获得，可表达文本样本的近邻关系。现有方法通常构造静态的近邻图，这些方法一方面依赖先验知识，另一方面难以获得句子对的最优表示。因此，提出了利用孪生卷积神经网络学习更优的动态更新的近邻图。该模型在Quora数据集上的准确率和F1值分别是84.15%和79.88%，在MSRP数据集上的准确率和F1值分别是74.55%和81.63%。实验表明，提出模型能有效地提高文本识别和匹配的准确率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61703109,91748107)
中国博士后科学基金资助项目(2018M643024)
广东省引进创新科研团队计划资助项目(2014ZT05G157)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0877
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1697-1701
文章编号: 1001-3695(2020)06-019-1697-05
发布历史
[2020-06-05] 印刷出版
引用本文
付聪, 李六武, 杨振国, 等. 基于自学习近邻图策略的短文本匹配方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (6): 1697-1701. (Fu Cong, Li Liuwu, Yang Zhenguo, et al. Self-adaptive affinity graph learning for short text matching [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (6): 1697-1701. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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