Enhanced LSTM论文总结

1.文章概述 文章主要解决NLI问题：判断是否能从一个前提P推导出假设h 模型结构图为下图，左面为ESIM,右面是基于语法树的tree-LSTM，二者预测结果融合，效果更好 2.ESIM组成部分 2.1 input encoding 将词向量放入BILSTM来学习如何表示一个word和其正下文的关系 2.2 Local Inference Modeling 对两个句子采用软对齐的方法（soft a

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