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一种基于Tree-LSTM的句子相似度计算方法

杨萌 李培峰 朱巧明

北京大学学报(自然科学版)2018,Vol.54Issue(3):481-486,6.
北京大学学报(自然科学版)2018,Vol.54Issue(3):481-486,6.DOI:10.13209/j.0479-8023.2017.169

一种基于Tree-LSTM的句子相似度计算方法

An Approach of Sentence Similarity on Tree-LSTM

杨萌 1李培峰 1朱巧明1

作者信息

  • 1. 苏州大学计算机科学与技术学院, 苏州215006
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摘要

Abstract

Based on the shallow tree and dependency tree, the authors introduce the structural representations, NPST (new phrase-based shallow tree) and NPDT (new phrase-based dependency tree) to Tree-LSTM to com-pute sentence similarity. Experimental results manifest that the proposed approach achieves a higher perfor-mance than the baseline.

关键词

句子相似度计算/Tree-LSTM/结构化特征

Key words

sentence similarity computation/Tree-LSTM/structural representations

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨萌,李培峰,朱巧明..一种基于Tree-LSTM的句子相似度计算方法[J].北京大学学报(自然科学版),2018,54(3):481-486,6.

基金项目

国家自然科学基金(61472265,61772354)资助 (61472265,61772354)

北京大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

0479-8023

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