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Manhattan LSTM Model

文章《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出来一个计算句子相似度的方法;求两个句子的相似度在很多地方需要用到,例如文章的聚类,相似文章的推荐等。

有一些问题表面上看不是一个句子相似度问题,例如QA问题可以看做是求问题Q最「相似」的答案A;搜索问题是求和当前query最相似的doc;

通过修改LSTM结构,实现对变长的句子的相似度计算支持,需要训练数据是有监督的场景。本文试图打破语义的制约,试图识别同一个语义的不同表述。

模型

QQ20170401-112807

模型对相似度函数不敏感。

实现

先挖坑。。

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