基于Siamese网络的句子相似度计算方法

• 作者: 侯霞 杨鸿波 江燕
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 句子相似度 CNN BiLSTM Siamese网络 门机制
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2020.03.011

摘要

句子相似度度量是自然语言处理领域的一个重要组成部分.针对传统基于统计学习的方法只能进行表面文本相似度计算,存在着无法提取出文本深层语义信息的问题,提出了一种基于Siamese网络的句子相似度计算方法,利用CNN与BiLSTM相结合的方法来挖掘句子中的深层语义信息,得到句子不同词粒度的向量表示;利用门控机制(transform gate)的思想,对BiLSTM和CNN提取的句子深层语义特征赋予不同的权重,突出对句子贡献度较大的特征,将特征组合成句子的向量表示;最后通过计算出的曼哈顿距离来度量两个句子的相似度.实验结果表明,基于CCKS2018评测项目微众银行客户问句匹配大赛数据集,该算法相比较于其他多种方法准确率和F1值都有不同程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鸿波	北京信息科技大学自动化学院	27	82	5.0	7.0
2	侯霞	北京信息科技大学计算机学院	56	171	8.0	11.0
3	江燕	北京信息科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0