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Neobility at SemEval-2017 Task 1: An Attention-based Sentence Similarity Model

机译:Semeval-2017任务1:基于注意的句子相似模型

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摘要

This paper describes a neural-network model which performed competitively (top 6) at the SemEval 2017 cross-lingual Semantic Textual Similarity (STS) task. Our system employs an attention-based recurrent neural network model that optimizes the sentence similarity. In this paper, we describe our participation in the multilingual STS task which measures similarity across English, Spanish, and Arabic.
机译:本文介绍了一个神经网络模型,其在Semeval 2017交叉语言语义文本相似度(STS)任务中执行竞争力(前6个)。我们的系统采用了基于关注的复发性神经网络模型,可优化句子相似性。在本文中,我们描述了我们参与多语种STS任务,衡量英语,西班牙语和阿拉伯语的相似性。

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