【论文阅读】 A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference

任务定义：输入前提文本(premise)和假设文本(hypothesis)，预测假设文本和前提文本之间的关系——蕴含、矛盾或中立。 现有的模型计算量非常庞大，模型的参数非常多。与现有的方法相比，该方法仅依赖于对齐方式，并且对于输入文本完全是可分解的。 模型架构如上图所示，输入两个句子，句子中的每个词都用一个embedding向量表示，首先基于neural attention创建一个软对齐矩阵；然后

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