结合自监督学习的多任务文本语义匹配方法
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis（2022）
摘要
基于文本交互信息对文本语义匹配模型的重要性,提出一种结合序列生成任务的自监督学习方法.该方法利用自监督模型提取的文本数据对的交互信息,以特征增强的方式辅助基于神经网络的语义匹配模型,构建多任务的文本匹配模型.9个模型的实验结果表明,加入自监督学习模块后,原始模型的效果都有不同程度的提升,表明所提方法可以有效地改进深度文本语义匹配模型.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要