基于耦合LSTM的句子对交互建模
计算与语言
2016-05-23 v2
摘要
近来，利用深度神经网络建模两个句子之间交互的兴趣日益增长。然而，大多数现有方法使用分离的编码器对两个序列编码，其中句子的编码很少或没有来自另一个句子的信息。本文中，我们提出一种深度架构，利用两个耦合LSTM建模句子对的强交互。具体地，我们引入两种耦合方式对两个LSTM的相互依赖关系建模，耦合两个句子的局部上下文交互。然后我们聚合这些交互并使用动态池化选择最具信息量的特征。在两个非常大的数据集上的实验证明了我们提出架构的有效性及其相对于最先进方法的优越性。
引用
@article{arxiv.1605.05573,
title = {Modelling Interaction of Sentence Pair with coupled-LSTMs},
author = {Pengfei Liu and Xipeng Qiu and Xuanjing Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.05573},
year = {2016}
}
备注
Submitted to IJCAI 2016