一种简化门控结构的增强序列文本语义匹配模型研究

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摘  要：在自然语言处理的文本相似度匹配方面，针对长短期记忆网络拥有多个控制门层，导致其在训练过程中需要一定的硬件计算能力和计算时间成本，提出一种基于Bi-GRU的改进ESIM文本相似度匹配模型。该模型在双向LSTM（BiLSTM）的ESIM模型的基础上，通过Bi-GRU神经网络进行数据训练，提高模型的训练性能。（剩余9123字）

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