论文简读-Sentence Similarity Learning by Lexical Decomposition and Composition
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作者为Zhiguo Wang等人，属于IBM T.J. Watson Research Center，发表于2016年。大多数的传统的句子相似性计算方法只关注两个句子相似的部分，而忽略不相似的部分，但在某些情况下，不相似的部分对于决定两个句子是否相似也很重要。本文通过对句子lexical semantics进行分解和合成同时考虑相关性和不相关性，利用两通道的CNN将相关部分和不相关部分进行合成得到特征。模型主要涉及矩阵数学运算，CNN参数调整，没有使用RNN，训练速度较快。