【摘 要】
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针对现有的基于孪生网络结构的文档相似度计算方法大多将整个文档看成模型的输入序列,易导致数据稀疏的问题,提出利用层级注意力机制来改进孪生网络结构中的文档表示。针对基
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472191,61772278,41571382);福建省信息处理与智能控制重点实验室开放基金(MJUKF201705);江苏省高校哲学社会科学研究项目(2016SJB740004);江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA420001)资助
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针对现有的基于孪生网络结构的文档相似度计算方法大多将整个文档看成模型的输入序列,易导致数据稀疏的问题,提出利用层级注意力机制来改进孪生网络结构中的文档表示。针对基于层级注意力机制的孪生网络计算模型在输入时有可能忽略文档中重要句子的问题,进一步提出一种引入文档内容压缩的两步骤文档相似度计算方法。利用开发的法律案例文档相似度标注数据集进行实验,结果表明所提方法明显优于基于长短期记忆模型的孪生网络计算模型。
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