计算机工程与科学

作者：杨德志, 柯显信, 余其超, 杨帮华

单位：（上海大学机电工程与自动化学院,上海 200444）

关键词：问题相似度,递归卷积神经网络,全局最大池化,孪生网络,

基金：国防基础科研计划项目（JCKY2017413C002）

在搜索引擎、问答系统中利用深度学习的方法计算问题相似度是NLP领域研究的热点。结合卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM），提出了递归卷积神经网络（RCNN）问句相似度的计算方法，首先利用双向递归神经网络提取上下文信息，然后采用1D卷积神经网络将词嵌入信息与上下文信息进行融合;再利用全局最大池化提取关键信息来完成问句的语义表示;最后通过匹配层判断问句对的相似度。在Quora Question Pairs数据集上的实验结果表明，该相似度计算方法准确率为83.57%，优于其他方法。

来源：2021年第6期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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