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在自然語言處理任務(wù)中使用注意力機(jī)制可準(zhǔn)確衡量單詞重要度。為此，提出一種注意力增強(qiáng)的自然語言推理模型aESM。將詞注意力層以及自適應(yīng)方向權(quán)重層添加到ESIM模型的雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)中，從而更有效地學(xué)習(xí)單詞與句子表示，同時(shí)提高前提與假設(shè)文本之間局部推理的建模效率。在SNLI、 Multinli及 Quora數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與ESIM、HBMP、SSE等模型相比， ASIM模型的準(zhǔn)確率能夠提升0.5%~1%。
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