深度文本匹配综述

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自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题.过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习,模型的效果很依赖特征的设计.最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域,大量基于深度学习的文本匹配方法被提出,作者称这类模型为深度文本匹配模型.相比于传统方法,深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系,并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性,更精细地描述文本匹配问题.根据特征提取的不同结构,深度文本
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