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改进Bi-LSTM的文本相似度计算方法
被引量：
7
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作者
冯月春
陈惠娟
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第5期1397-1403,共7页
为提高自然语言处理任务中文本相似度检测的准确率,提出一种改进双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的文本相似度计算方法。将输入的句子转换成多个单词向量,通过Bi-LSTM提取出每个单词向量的最佳词特征,引入注意力机制,减小非关键因素的影响...
为提高自然语言处理任务中文本相似度检测的准确率,提出一种改进双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的文本相似度计算方法。将输入的句子转换成多个单词向量,通过Bi-LSTM提取出每个单词向量的最佳词特征,引入注意力机制,减小非关键因素的影响;采用多层相似加权对两个句子分别从词与词、句子与句子、词与句子3个层面进行多层比较,加权得到其最终的相似度;基于SMTeuroparl、MSRvid和MSRpar这3个数据集对所提方法的性能进行评估。实验结果表明,相比于其它方法,所提方法的文本相似度计算更佳,适用于处理复杂的长文本。
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相似
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深度学习
双向长短期记忆网络
注意力机制
多层相似加权
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题名
改进Bi-LSTM的文本相似度计算方法
被引量：
7
1
作者
冯月春
陈惠娟
机构
宁夏理工学院计算机学院
西安工程大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第5期1397-1403,共7页
基金
宁夏回族自治区科学技术厅重点研发计划基金项目(2019BEB02020)
宁夏高等学校科学研究基金项目(NGY2018-166)。
文摘
为提高自然语言处理任务中文本相似度检测的准确率,提出一种改进双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的文本相似度计算方法。将输入的句子转换成多个单词向量,通过Bi-LSTM提取出每个单词向量的最佳词特征,引入注意力机制,减小非关键因素的影响;采用多层相似加权对两个句子分别从词与词、句子与句子、词与句子3个层面进行多层比较,加权得到其最终的相似度;基于SMTeuroparl、MSRvid和MSRpar这3个数据集对所提方法的性能进行评估。实验结果表明,相比于其它方法,所提方法的文本相似度计算更佳,适用于处理复杂的长文本。
关键词
文本
相似
度
深度学习
双向长短期记忆网络
注意力机制
多层相似加权
上下文信息
Keywords
text similarity
deep learning
Bi-LSTM
attention mechanism
multi-level similarity weighting
context information
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进Bi-LSTM的文本相似度计算方法
冯月春
陈惠娟
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
7
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