【摘 要】
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为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks,RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-m
【机 构】
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北京大学计算语言学教育部重点实验室,北京信息科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773026,61772081)
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为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks,RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值-最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(
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