Enhanced LSTM論文總結

1.文章概述 文章主要解決NLI問題：判斷是否能從一個前提P推導出假設h 模型結構圖爲下圖，左面爲ESIM,右面是基於語法樹的tree-LSTM，二者預測結果融合，效果更好 2.ESIM組成部分 2.1 input encoding 將詞向量放入BILSTM來學習如何表示一個word和其正下文的關係 2.2 Local Inference Modeling 對兩個句子採用軟對齊的方法（soft a

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