IJCAIFeb, 2017

自然语言句子的双向多角度匹配

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TL;DR提出一种双向多角度匹配（Bilateral Multi-Perspective Matching）模型，利用 BiLSTM 编码器实现 “匹配 - 汇聚” 框架下的多角度匹配，用于自然语言句子匹配，在对比实验中取得了和前沿技术同等水平的性能表现。
natural language sentence matchingbimpm modelmatching-aggregation frameworkparaphrase identificationstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 一种用于多位置句子表示的语义匹配深层架构

    本文介绍了一种双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）生成的多重位置句子表示来匹配两个句子的新型深度体系结构。 实验证明，该模型具有丰富的整个句子上下文信息和灵活性，可以捕捉句子中不同的重要局部信息来支持匹配。

    Nov, 2015

  • 卷积神经网络架构匹配自然语言句子

    本篇研究提出了一种卷积神经网络模型来匹配两个句子，并应用于不同语言和不同性质的匹配任务中，实验证明该模型表现出了良好的性能和比竞争模型更优的结果。

    Mar, 2015

  • BiLMa: 文本人物重新识别的双向局部匹配

    通过引入双向本地匹配 (BiLMa) 框架，我们在文本输入的图像识别任务中提出了 Masked Language Modeling (MLM) 和 Masked Image Modeling (MIM) 的联合优化方法，同时引入 Semantic MIM (SemMIM) 来减小图像和文本之间的语义差距。实验证明，我们的 BiLMa 框架与 SemMIM 在三个评估基准上达到了最先进的 Rank@1 和 mAP 得分。

    Sep, 2023

  • 机器阅读理解的多角度上下文匹配

    在 SQuAD 数据集上，我们提出了一种多角度上下文匹配模型，它是一种端到端系统，可以直接预测文本段落中答案的起点和终点。我们的模型通过使用双向 LSTM 来编码问题和加权段落，利用多个角度将文本上下文与编码问题进行匹配，并生成一个匹配向量，最终利用另一个双向 LSTM 汇总所有信息并预测起点和终点。在 SQuAD 测试集上，实验结果显示我们的模型达到了领先位置的竞争力。

    Dec, 2016

  • 利用双向语言模型进行有效的语句评分方法，用于语音识别

    本文提出了一种考虑 biLM 过去和未来单词之间交互的句子得分方法，在对 N 个最佳列表重新评分时，biLM 显著优于 uniLM，特别是在识别的句子很短或错识单词位于句子开头时。

    May, 2019

  • 用于复述识别、语义文本相似性、自然语言推理和问答的神经网络模型

    本文分析了几种神经网络设计（及其变体），对八个数据集进行了广泛的比较，包括释义识别、语义文本相似性、自然语言推断和问题回答等任务。我们提供了一个系统的研究，表明编码上下文信息的 LSTM 和句间交互至关重要，而 Tree-LSTM 并不能像先前宣传的那样有所帮助，但却出人意料地提高了 Twitter 数据集的性能；增强顺序推理模型是迄今为止较大数据集的最佳选择，而基于词对交互的模型在较少数据可用时实现最佳性能。我们将我们的实现作为开源工具包发布。

    Jun, 2018

  • 建模序列句子关系以提高跨语言稠密检索

    通过建立序列句子关系，提出一种多语言 PLM 模型，称为 masked sentence model (MSM)，并通过四项跨语言检索任务的全面实验验证其在跨语言检索方面的有效性和更强的能力。

    Feb, 2023

  • 利用双向递归神经网络提取平行句子以改善机器翻译

    该研究提出了一种基于双向循环神经网络的并行句子抽取方法，旨在解决多语言自然语言处理应用中数据稀疏性的问题。通过从维基百科文章中提取句子对来训练机器翻译系统，实验证明采用该方法能够显著提高翻译性能。

    Jun, 2018

  • 学习用于图像文本匹配任务的双分支神经网络

    本文研究了两种神经网络结构用于学习图像和语言之间的相似性，其中一种网络结构学习了一个共享的潜在嵌入空间，另一种网络结构通过元素乘积将两个数据模态融合，并且实现了对于句子和图像的双向检索，取得了良好的结果。

    Apr, 2017

  • 多模态卷积神经网络：图像和文本匹配

    本论文提出了多模态卷积神经网络 (m-CNNs)，用于匹配图像和句子。该网络结构采用卷积架构来利用图像表示、单词组合和两种模态之间的匹配关系。实验结果表明，我们的 m-CNNs 可以有效地捕捉图像和句子匹配所需的信息，并在 Flickr30K 和 Microsoft COCO 数据库的双向图像和句子检索上取得了最先进的性能。

    Apr, 2015