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一种注意力增强的自然语言推理模型aESIM

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.67 MB | 2021-03-25

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　　在自然语言处理任务中使用注意力机制可准确衡量单词重要度。为此，提出一种注意力增强的自然语言推理模型aESM。将词注意力层以及自适应方向权重层添加到ESIM模型的双向LSTM网络中，从而更有效地学习单词与句子表示，同时提高前提与假设文本之间局部推理的建模效率。在SNLI、 Multinli及 Quora数据集上的实验结果表明，与ESIM、HBMP、SSE等模型相比， ASIM模型的准确率能够提升0.5%~1%。

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