Jan, 2018
使用随机森林的连体神经网络检测重复问题对
Siamese Neural Networks with Random Forest for detecting duplicate
question pairs
TL;DR使用门控循环单元(GRU)与其他高度使用的机器学习算法(如随机森林、Adaboost和SVM)结合，对Quora发布的一个包含约400k对标记问题的数据集进行相似性预测任务，其中最好的结果是使用双向GRU的Siamese修改，并用随机森林分类器，这让我们在Kaggle上的Quora问题对比赛中进入了前24％。