基于潜在聚类的比较聚合模型在答案选择中的应用

摘要 作者利用预训练模型计算输入文本的向量表示并应用了迁移学习的方法。作者提出了基于潜在聚类的比较聚合模型，来计算目标语料库中的附加信息，并将目标函数从列表式变为点式，从而增强了比较聚合模型。 方法 1 Comp-Clip 模型 该模型是作者使用的基线模型，有四个部分组成： （1）文本表示：问题Q和答案A都用向量表示。 （2）注意力机制：每个元素的软对齐都是通过动态的clip注意力计算的 （3）比

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