本文将会整合近几年来比较热门的一些文本匹配模型,并以QA_corpus为测试基准,分别进行测试,代码均采用tensorflow进行实现,每个模型均会有理论讲解与代码实现,现已添加到我的github欢迎star
项目代码与论文讲解都在持续更新中,如没有找到实现的代码,或相关论文讲解,请给我一首歌的时间
DSSM详解:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90212287
ESIM详解:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90380840
ABCNN详解:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90179481
BiMPM详解:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/88663975
DIIN详解:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90710925
DRCN详解:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90757018
测试集结果对比:
模型 loss acc 输入说明 论文地址
DSSM 0.7613157 0.6864 字向量 DSSM
ConvNet 0.6872447 0.6977 字向量 ConvNet
ESIM 0.55444807 0.736 字向量 ESIM
ABCNN 0.5771452 0.7503 字向量 ABCNN
BiMPM 0.4852 0.764 字向量+静态词向量 BiMPM
DIIN 0.48298636 0.7694 字向量+动态词向量 DIIN
DRCN 0.6549849 0.7811 字向量+静态词向量+动态词向量+是否有相同词 DRCN
代码地址:https://github.com/terrifyzhao/text_matching
代码或论文讲解如果有写错的地方,欢迎指正,感谢各位
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90179466