通過對一句話分詞，訓(xùn)練每個(gè)詞的詞向量之后，判斷兩個(gè)句子是否相似

一個(gè)相關(guān)鏈接：

如何通過詞向量技術(shù)來計(jì)算2個(gè)文檔的相似度? - 吳俁的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/33952003/answer/135089460

常用的幾種方法：

• Siamese-CNN
• Siamese-LSTM(BiLSTM, GRU)
• Attention(Memory Network)
• Attention weighted(CNN, LSTM)
  • ABCNN（不太喜歡，像是硬用進(jìn)去，感覺不太優(yōu)美）
• Word Mover's distance

一些經(jīng)驗(yàn)：

• 基于句子交互（點(diǎn)積，差絕對值等等） 比 基于表示（直接余弦相似度）好

(可能這個(gè)問題的重心已經(jīng)不再是如何通過NN的優(yōu)化最大程度的保留句子的語義信息，而是更多去尋求一些比較明顯的特征直接比較？）

ABCNN

看了好久才弄懂ABCNN的卷積過程。
其實(shí)卷積也還是就是Yoon Kim的方法。
協(xié)助理解的時(shí)候，這篇講的還是很好的：

https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/69587681

后面這里提了一下，說把中間pooling層的輸出也合并到最后的輸出里，可以增強(qiáng)performance