首页> 中文期刊> 《计算机工程》 >基于依存关系与神经网络的文本匹配模型

基于依存关系与神经网络的文本匹配模型

         

摘要

cqvip:为增强文本匹配模型的文本语义捕捉能力并提高语义匹配准确度,提出一种基于词嵌入与依存关系的文本匹配模型。构建融合词语义和词间依存关系的语义表示,通过余弦均值卷积和K-Max池化操作获得描述两段文本各部分语义匹配程度的矩阵,并采用长短期记忆网络学习匹配程度矩阵与真实匹配程度之间的映射关系。实验结果表明,该模型的F1值为0.927 4,相比BM25及深度文本匹配模型准确度更高。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号