结合意图与关键词的句子级交互文本匹配模型

文本语义匹配作为自然语言处理中的基础任务之一,在检索、问答和推荐等许多领域中都有所应用。传统的文本匹配大致分为基于表示的结构和基于交互的结构,其中基于表示的结构往往缺乏两个句子之间的信息交互,而基于交互的结构容易忽视句子全局的表征信息。针对以上问题,提出了一种结合意图与关键词的句子级交互文本匹配模型,首先采用基于表示的模型得出两个句子的全局匹配概率,其次利用远程监督将两个句子中的意图与关键词分离,两两分别进行匹配,而后引入基于注意力的交互模块对两个句子整体进行句子级的语义信息交互,最后结合三个模块得出最终的匹配结果。实验结果表明,模型在数据集MRPC上准确度提升0.3%,QQP上准确度提升0.4%,验证了所提出的模型相较于基线模型能够提取更丰富的语义特征,提高文本匹配任务的效果。