論文の概要: Context Enhanced Short Text Matching using Clickthrough Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01849v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 16:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 15:16:30.052974
• Title: Context Enhanced Short Text Matching using Clickthrough Data
• Title（参考訳）: クリックスルーデータを用いたコンテキスト拡張短文マッチング
• Authors: Mao Yan Chen, Haiyun Jiang, Yujiu Yang
• Abstract要約: 短いテキストマッチングタスクは、2つの短いテキストが同じ意味や意図を持っているかどうかを決定するためにモデルを使用する。 そこで本稿では,外部知識を導入し,文脈表現の簡潔化を図るための,新しいテキストマッチングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.033394036907463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The short text matching task employs a model to determine whether two short texts have the same semantic meaning or intent. Existing short text matching models usually rely on the content of short texts which are lack information or missing some key clues. Therefore, the short texts need external knowledge to complete their semantic meaning. To address this issue, we propose a new short text matching framework for introducing external knowledge to enhance the short text contextual representation. In detail, we apply a self-attention mechanism to enrich short text representation with external contexts. Experiments on two Chinese datasets and one English dataset demonstrate that our framework outperforms the state-of-the-art short text matching models.
• Abstract（参考訳）: 短文マッチングタスクは、2つの短文が同じ意味的意味または意図を持っているかどうかを判断するモデルを用いる。 既存の短いテキストマッチングモデルは通常、情報不足やいくつかの重要な手がかりが欠けている短いテキストの内容に依存する。 したがって、短いテキストは、意味的な意味を完結させるために外部知識を必要とする。 この問題に対処するために,外部知識を導入し,短文文脈表現を強化するための新しい短文マッチングフレームワークを提案する。 より詳しくは、外部コンテキストによる短いテキスト表現を豊かにするための自己認識機構を適用する。 2つの中国語データセットと1つの英語データセットの実験は、我々のフレームワークが最先端のショートテキストマッチングモデルよりも優れていることを示している。

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