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简单有效的文本匹配:ACL2019论文“具有更丰富的对齐功能的简单有效的文本匹配”的源代码
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2021-02-03
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RE2 这是ACL 2019论文的原始Tensorflow实现。 Pytorch实施: : 。 快速链接 简单有效的文本匹配 RE2是用于通用文本匹配应用程序的快速而强大的神经体系结构。 在文本匹配任务中,模型将两个文本序列作为输入并预测它们之间的关系。 该方法旨在探讨在这些任务中什么足以增强性能。 它简化或省略了许多缓慢的组件,这些组件以前被视为文本匹配中的核心构建块。 它通过一个简单的想法来实现其性能,该想法保持了三个可直接用于序列间对齐和融合的关键特征:先前的对齐特征( R残留向量),原始的点向特征( E嵌入向量)和上下文特征( E编码器输出)。 RE2在自然语言推理,释义识别和
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simple-effective-text-matching-master.zip (41个子文件)
simple-effective-text-matching-master
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snli.json5 546B
train.py 1KB
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src
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vocab.py 8KB
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__init__.py 1B
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prediction.py 2KB
encoder.py 1KB
__init__.py 3KB
embedding.py 2KB
connection.py 1KB
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data
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prepare_wikiqa.py 1KB
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