早融合优于晚融合：将主题与词嵌入融合用于神经问题复述识别
计算与语言
2020-07-23 v1
摘要
问题复述识别是社区问答（CQA）中判定新到问题是否曾被提出的关键任务。许多当前模型使用词嵌入来识别重复问题，但特征工程系统中主题模型的使用表明它们对此任务同样有帮助。因此我们提出在一种新的用于问题复述识别的神经架构中，将主题与词嵌入融合的两种方式（早融合与晚融合）。我们的结果显示，在多个CQA数据集上我们的系统优于神经基线，而消融研究凸显了主题尤其是早主题-嵌入融合在我们架构中的重要性。
引用
@article{arxiv.2007.11314,
title = {Better Early than Late: Fusing Topics with Word Embeddings for Neural Question Paraphrase Identification},
author = {Nicole Peinelt and Dong Nguyen and Maria Liakata},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.11314},
year = {2020}
}