一种测量句子相似度的新型混合方法
人工智能
2021-06-22 v5
摘要
句子相似度测量问题是自然语言处理(NLP)领域的一个基本问题。准确地测量句子之间的相似度是必要的。存在许多测量句子相似度的方法。深度学习方法在许多自然语言处理领域展现出最先进的性能，并大量用于句子相似度测量方法中。然而，在自然语言处理领域，考虑句子结构或构成句子的词结构也同样重要。在本研究中，我们提出一种将深度学习方法与考虑词汇关系的方法相结合的混合方法。我们的评价指标为Pearson相关系数与Spearman相关系数。结果表明，所提方法在KorSTS标准基准韩语数据集上优于现有方法。此外，相比仅使用深度学习方法，其性能提升最高达65%。实验显示，我们提出的方法总体性能优于仅使用深度学习模型的那些方法。
引用
@article{arxiv.2105.00648,
title = {A novel hybrid methodology of measuring sentence similarity},
author = {Yongmin Yoo and Tak-Sung Heo and Yeongjoon Park and Kyungsun Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.00648},
year = {2021}
}