正负样本与Bi-LSTM在文本相似度匹配中的应用

"基于正负样本和Bi-LSTM的文本相似度匹配模型，周艳平，朱小虎，青岛科技大学信息科学技术学院" 本文介绍了一种针对自然语言处理领域中的文本相似度匹配模型，该模型尤其适用于问答系统的答案抽取。在相似度匹配任务中，正确地找出两个文本之间的关联性是关键，而此模型通过引入正负样本和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）来提高这一匹配的准确性。 首先，为了增强问题与正确答案之间的相似度，该模型采用了正负样本策略。这意味着在训练过程中，模型不仅学习到正确配对的问答对（正样本），还学习了不匹配的问答对（负样本）。这样做有助于模型区分哪些文本对是相关的，哪些不是，从而提高区分能力。 其次，为减少因分词错误导致的实验误差，模型运用了双层嵌入词向量的方法进行预训练。这种方法通常结合两种不同的词嵌入技术，如Word2Vec和GloVe，以提高词向量的质量，捕捉更丰富的词汇关系。 接着，针对注意力机制可能导致的特征向量偏移问题，研究者在特征提取阶段应用了内部注意力机制。这种机制使得模型能更好地聚焦于输入序列中关键信息，减少了由于传统注意力机制造成的损失。 然后，利用Bi-LSTM神经网络，模型能够同时考虑文本序列的前向和后向信息，保留了重要的时间序列特性。Bi-LSTM在处理自然语言时特别有效，因为它能够捕获上下文依赖，并在双向传递中学习到更多信息。 最后，为了在语义层面计算文本的相似度，模型提出了一种包含语义信息的相似度计算函数。这可能涉及到对LSTM输出的进一步处理，如使用softmax或cosine相似度等方法，以在深度语义层面上比较两个文本的相似程度。 在公开数据集DuReader上的实验表明，该模型具有较高的准确性和良好的鲁棒性，top-1准确率达到了78.34%。这些成果证明了所提模型在文本相似度匹配任务上的优越性能，对于问答系统和相关自然语言处理应用具有重要价值。