融合高低层语义信息的自然语言句子匹配方法

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摘要：针对目前自然语言句子匹配方法未能融合公共语义信息以及难以捕获深层次语义信息的问题，提出了一种融合高低层语义信息的自然语言句子匹配算法。该算法首先采用预训练词向量GloVe和字符级别的词向量获取句子P和句子Q的词嵌入表示；其次，使用双向LSTM（long-short term memory）对P和Q进行编码，再初步融合P和Q获取低层语义信息；然后，计算P与Q的双向注意力，拼接得到语义表征，再计算其自注意力获取高层语义信息；最后，采用启发式的融合函数将低层语义信息和高层语义信息进行融合，得到最终的语义表征，使用卷积神经网络预测得到答案。（剩余15008字）