# j2 L% c/ [, m7 J' C(2)前向神经网络,即将\bar a_i和h_i进行拼接,然后利用输入FFN;) r z3 a; d; u2 v4 Z; d- n% ^; }+ x
7 r8 Z% H* n4 a
(3)分别计算cosine和欧式距离,然后拼接;: P# ~: Q3 B1 M/ B
' F0 j5 J7 V V4 |( j- M8 X& g
(4)各维度进行减法; # \+ [, n4 D1 G" F& v0 q& R; ~2 D4 h' Z1 [" Z$ x% i
(5)各维度进行乘法; ( B8 x0 T% r) F) Q5 n j- ] - N3 n: a$ J9 A( q/ g6 _(6)各维度进行减法和乘法,然后再接一个前向网络。 6 Z& o0 {0 Q" F4 X3 X 8 n/ `; O; L4 \2 w: Q7 ~6. ABCNN [% j/ a7 y5 f7 l. CABCNN是将Attention机制作用于BCNN架构的文本匹配模型。 . p# f# D* }0 L, X/ V$ K* r# t/ u# _+ S' Z5 H
6.1 BCNN ) }6 ?8 B$ H; B" v2 I7 C; m& I首先简单介绍下BCNN架构: : u5 P7 i+ m/ l) ~( B" n f! k H- d3 zBCNN的整体结构比较简单:(1)输入层;(2)卷积层,因为采用了反卷积的形式,所以在size上会增加; 6 g1 \2 n, u1 [$ @8 H9 q3 N # ^6 S- t: d3 _$ R" q(3)池化层,采用了两种池化模式,在模型开始阶段采用的是local平均池化,在最后句子向量的抽取时采用了global平均池化;(4)预测层,句子向量拼接后采用LR得到最后的匹配得分。 . h' t1 _2 S+ `5 O' K# q . u r2 R9 ~ c5 x- m' fABCNN共包括三种变形,下面依次介绍。 ) s/ p S+ X* D" S. b$ g* ?8 b0 B0 T+ l# D2 I1 k$ Y
6.2 ABCNN3 \: Y: l6 i$ L2 c$ @
7 D# w+ o, r8 T" G BABCNN-1直接将Attention机制作用于word embedding层,得到phrase 级的词向量表示。区别于CompAgg中的软注意力机制,ABCNN-1直接基于下式得到注意力矩阵: A i j = 1 1 + ∣ x i − y j ∣ A_{ij}=\frac{1}{1+|x_i-y_j|} A 2 g% o! X" m6 v
ij" w" h, z6 U' i& }5 q5 B
& u+ o, b* R1 Q; A = 8 j+ {* N6 V; S* d1+∣x ! F; S# A% @; x2 Z+ _5 y
i( p/ Y: P4 n$ H5 }
9 T# `5 I2 m! _6 u D( F2 q. o −y % q% g# g9 a3 _, z
j# y6 C' \0 z! l' r+ K& o; i' T; h
; g" O: X2 I2 _* N8 \8 S5 s. V ∣; X t# t9 K1 l; g1 m- V
17 u9 Q2 ]( w: h' J# N
. F' k! h2 P* p9 d3 b
,然后分别乘以可学习的权重矩阵 W 0 W_0 W * ^1 v' Z0 [0 i. r$ X
0) s$ _8 x/ m. j2 F5 ^9 e
# x1 L3 O: ^6 z! |6 T 和 W 1 W_1 W 4 p9 [" X! C0 U: K. ]2 M
1, K' y; g6 n+ y( x+ Y
. \ A R. q" H1 j+ b2 _# y 得到attetion feature map。$ b+ a1 ^$ B) i) f
2 g7 [. p* r1 X" h; \7 [6.3 ABCNN-25 n( L; T0 e, t2 h3 t
# S8 R$ j5 P# q+ a' o, hABCNN-2将Attention机制作用于word embedding层后的反卷积层的输出结果,其中注意力矩阵的计算原理与ABCNN-1一致。然后将注意力矩阵沿着row和col的方向分别求和,分别代表着各文本token的attention socre;接着将反卷积层的输出结果与attention socre进行加权平均池化,得到与输入层相同shape的特征图。 0 w& V; w: F! b3 {& t; o! Y: v! A) u* }: a% C( Q; c
6.4 ABCNN-36 r T/ k1 \* y
$ Q: h: y% H/ Z( L# `ARC-II: Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences* o. {, B$ `/ F5 j; Y$ j- h( ?" o2 T3 p
7 @& Q" ~) j1 S$ N& O# Q- H+ {# ^PairCNN: Learning to Rank Short Text Pairs with Convolutional Deep Neural Networks3 r/ w: r) v. y1 H4 D
" ?5 T* `5 Y, W, S' t
MatchPyramid: Text Matching as Image Recognition1 q2 F2 P. T/ }
( B- J, t5 h! P; l: v) |% f
DecAtt: A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference ) K' v' c* w8 Z4 S5 } 6 o$ r+ ~# L, ~" |. P" ?CompAgg: A Compare-Aggregate Model for Matching Text Sequences( F* d) J( T( N& P: o; s, E4 H
" ~! I3 V& ]% m3 eABCNN: ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network3 D: F+ [9 {/ J3 f$ C( V' W
for Modeling Sentence Pairs 5 j+ ^* b& B0 b0 f' P+ d" J7 C' |6 B; c$ ]) R7 f$ ^! m+ X8 ]
ESIM: Enhanced LSTM for Natural Language Inference . s8 `! m' ?9 Z0 J0 I& c0 }. B 3 ^! P/ x. Q; n' v# D, dBimpm: Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences * `' b5 v% i# R2 S5 `6 ]; v ( A" G. a; m& a4 @1 L5 T1 W4 ]/ K8 p+ \HCAN: Bridging the Gap Between Relevance Matching and Semantic Matching r {2 r+ d5 j/ ~" m9 ?for Short Text Similarity Modeling( c' d! V, z! m+ Q) x4 r