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Jun, 2018
在神经网络中注入关系结构表示以实现问题相似性
Injecting Relational Structural Representation in Neural Networks for Question Similarity
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Antonio Uva, Daniele Bonadiman, Alessandro Moschitti
TL;DR
本文提出了一种使用树核心学习支持向量机模型，在神经网络中注入结构表示，以解决关系任务的方法，例如问题相似性，并通过大规模语料库预测标签和预训练NNs，结果表明使用我们的方法训练的NNs可以学习更精确的模型.
Abstract
Effectively using full
syntactic parsing
information in
neural networks
(NNs) to solve relational tasks, e.g.,
question similarity
, is sti
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