Neobility at SemEval-2017 Task 1：一种基于注意力的句子相似度模型
计算与语言
2017-03-17 v1
摘要
本文描述了一个在 SemEval 2017 跨语言语义文本相似度（STS）任务中表现极具竞争力（前 6 名）的神经网络模型。我们的系统采用了一个基于注意力的循环神经网络模型来优化句子相似度。在本文中，我们描述了我们在多语言 STS 任务中的参与情况，该任务测量英语、西班牙语和阿拉伯语之间的相似度。
引用
@article{arxiv.1703.05465,
title = {Neobility at SemEval-2017 Task 1: An Attention-based Sentence Similarity Model},
author = {Wenli Zhuang and Ernie Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.05465},
year = {2017}
}