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一种基于Tree-LSTM的句子相似度计算方法
引用本文: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. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.169
作者姓名:杨萌  李培峰  朱巧明
作者单位:苏州大学计算机科学与技术学院,苏州,215006;苏州大学计算机科学与技术学院,苏州,215006;苏州大学计算机科学与技术学院,苏州,215006
基金项目:国家自然科学基金(61472265
摘    要:在浅层句法树和依存关系树的基础上, 提出两种结构化特征: 基于短语的浅层句法树NPST和基于短语的依存树NPDT, 并将它们与Tree-LSTM模型相结合, 进行句子相似度计算。实验表明, 使用结构化特征和Tree-LSTM会带来性能的提升。

关 键 词:句子相似度计算  Tree-LSTM  结构化特征
收稿时间:2017-07-18

An Approach of Sentence Similarity on Tree-LSTM
YANG Meng,LI Peifeng,ZHU Qiaoming. An Approach of Sentence Similarity on Tree-LSTM[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2018, 54(3): 481-486. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.169
Authors:YANG Meng  LI Peifeng  ZHU Qiaoming
Affiliation:Department of Computer Science and Technology, Suchow University, Suzhou 215006
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.
Keywords:sentence similarity computation  Tree-LSTM  structural representations  
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