基于biLSTM的新型文本相似度计算模型

摘要：

在问答系统中,针对传统神经网络模型在语义匹配准确度不高的问题,提出一种基于双向长短时记忆网络(biLSTM)的快速堆叠编码(SSE)结构融合数据挖掘方法的文本相似度计算模型.该模型先以迁移学习思想将相似度计算的文本量化,分别利用余弦距离和编辑距离计算文本相似度的方法和基于biLSTM结构的三层SSE编码器结构提取文本特征,再将两者提取的特征融合作为最终文本相似度计算特征.实验结果表明,以数据挖掘方法结合SSE模型的F1值高于传统神经网络结构模型.

关键词：问答系统、语义匹配、堆叠编码、迁移学习、数据挖掘

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2207-2211,2278