一种基于 TREE-LSTM 的句子相似度计算方法

杨萌 李培峰† 朱巧明

ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis - - Contents -

北京大学学报(自然科学版) 第 54卷第3 期 2018 年 5 月Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 54, No. 3 (May 2018) doi: 10.13209/j.0479-8023.2017.169

苏州大学计算机科学与技术学院, 苏州 215006; † 通信作者, E-mail: pfli@suda.edu.cn

摘要 在浅层句法树和依存关系树的基础上, 提出两种结构化特征: 基于短语的浅层句法树 NPST 和基于短语的依存树 NPDT, 并将它们与 TREE-LSTM 模型相结合, 进行句子相似度计算。实验表明, 使用结构化特征和 TREE-LSTM 会带来性能的提升。关键词 句子相似度计算; TREE-LSTM; 结构化特征中图分类号 TP391

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