基於潛在聚類的比較聚合模型在答案選擇中的應用

摘要 作者利用預訓練模型計算輸入文本的向量表示並應用了遷移學習的方法。作者提出了基於潛在聚類的比較聚合模型，來計算目標語料庫中的附加信息，並將目標函數從列表式變爲點式，從而增強了比較聚合模型。 方法 1 Comp-Clip 模型 該模型是作者使用的基線模型，有四個部分組成： （1）文本表示：問題Q和答案A都用向量表示。 （2）注意力機制：每個元素的軟對齊都是通過動態的clip注意力計算的 （3）比

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