本文選題：文本匹配　切入點(diǎn)：深度學(xué)習(xí)　出處：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：自然語言理解的許多任務(wù),例如信息檢索、自動(dòng)問答、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)、復(fù)述問題等等,都可以抽象成文本匹配問題.過去研究文本匹配主要集中在人工定義特征之上的關(guān)系學(xué)習(xí),模型的效果很依賴特征的設(shè)計(jì).最近深度學(xué)習(xí)自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征的思想也影響著文本匹配領(lǐng)域,大量基于深度學(xué)習(xí)的文本匹配方法被提出,作者稱這類模型為深度文本匹配模型.相比于傳統(tǒng)方法,深度文本匹配模型能夠從大量的樣本中自動(dòng)提取出詞語之間的關(guān)系,并能結(jié)合短語匹配中的結(jié)構(gòu)信息和文本匹配的層次化特性,更精細(xì)地描述文本匹配問題.根據(jù)特征提取的不同結(jié)構(gòu),深度文本匹配模型可以分為3類:基于單語義文檔表達(dá)的深度學(xué)習(xí)模型、基于多語義文檔表達(dá)的深度學(xué)習(xí)模型和直接建模匹配模式的深度學(xué)習(xí)模型.從文本交互的角度,這3類模型具有遞進(jìn)的關(guān)系,并且對(duì)于不同的應(yīng)用,具有各自性能上的優(yōu)缺點(diǎn).該文在復(fù)述問題、自動(dòng)問答和信息檢索3個(gè)任務(wù)上的經(jīng)典數(shù)據(jù)集上對(duì)深度文本匹配模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),比較并詳細(xì)分析了各類模型的優(yōu)缺點(diǎn).最后該文對(duì)深度文本模型未來發(fā)展的若干問題進(jìn)行了討論和分析.
[Abstract]:Many tasks of natural language understanding, such as information retrieval, automatic question answering, machine translation, dialogue system, retelling questions, etc., Text matching can be abstracted into a text matching problem. In the past, the study of text matching mainly focused on the relationship learning based on artificially defined features. The effect of the model depends heavily on the design of features. Recently, the idea of learning features automatically from raw data also affects the field of text matching. A large number of text matching methods based on in-depth learning have been proposed. This kind of model is called the deep text matching model. Compared with the traditional method, the deep text matching model can automatically extract the relationship between words from a large number of samples. Combining the structure information of phrase matching and the hierarchical feature of text matching, the problem of text matching can be described more finely. Deep text matching models can be divided into three categories: one based on single semantic document representation, one based on multi-semantic document representation and one based on direct modeling of matching pattern. These three kinds of models have progressive relations, and have their own performance advantages and disadvantages for different applications. The deep text matching model is tested on the classical data sets of three tasks, automatic question answering and information retrieval. The advantages and disadvantages of various models are compared and analyzed in detail. Finally, some problems about the future development of depth text models are discussed and analyzed.
【作者單位】： 中國科學(xué)院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項(xiàng)目基金(2014CB340401,2013CB329606) 國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61232010,61472401,61425016,61203298) 中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)(20144310,2016102)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.1

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8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國際先進(jìn)水平[N];中國電子報(bào);2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2002年

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