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      一種注意力增強的自然語言推理模型aESIM

      2021-03-25 | pdf | 1.67 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在自然語言處理任務中使用注意力機制可準確衡量單詞重要度。為此，提出一種注意力增強的自然語言推理模型aESM。將詞注意力層以及自適應方向權重層添加到ESIM模型的雙向LSTM網絡中，從而更有效地學習單詞與句子表示，同時提高前提與假設文本之間局部推理的建模效率。在SNLI、 Multinli及 Quora數據集上的實驗結果表明，與ESIM、HBMP、SSE等模型相比， ASIM模型的準確率能夠提升0.5%~1%。

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