融合高低層語義信息的自然語言句子匹配方法

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摘要：針對目前自然語言句子匹配方法未能融合公共語義信息以及難以捕獲深層次語義信息的問題，提出了一種融合高低層語義信息的自然語言句子匹配算法。該算法首先采用預(yù)訓(xùn)練詞向量GloVe和字符級別的詞向量獲取句子P和句子Q的詞嵌入表示；其次，使用雙向LSTM（long-short term memory）對P和Q進行編碼，再初步融合P和Q獲取低層語義信息；然后，計算P與Q的雙向注意力，拼接得到語義表征，再計算其自注意力獲取高層語義信息；最后，采用啟發(fā)式的融合函數(shù)將低層語義信息和高層語義信息進行融合，得到最終的語義表征，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到答案。（剩余15008字）