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IARNN-Based Semantic-Containing Double-Level Embedding Bi-LSTM for Question-and-Answer MatchingBi-LSTM de doble nivel basado en IARNN para la comparación de preguntas y respuestas

Resumen

Proponemos un novedoso enfoque de extremo a extremo, a saber, el modelo Bi-LSTM de incrustación de doble nivel semántico (SCDE-Bi-LSTM), para resolver los tres problemas clave de Q

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DC.Title.spa
 IARNN-Based Semantic-Containing Double-Level Embedding Bi-LSTM for Question-and-Answer Matching
DC.Title.eng
 Bi-LSTM de doble nivel basado en IARNN para la comparación de preguntas y respuestas
DC.Creator
 Chang-zhu, Xiong; Minglian, Su
DC.Subject.snpi.spa
DC.Subject.snpi.eng
DC.Subject.spa
  •  corpus médico, anterior q
DC.Subject.eng
  •  medical corpus, previous q&a methods, chinese medical word, several strong baseline, chinese medical field, different performance measures, vector representation module, chinese medical q&a, art q&a methods, important timing features
DC.Description.spa
Proponemos un novedoso enfoque de extremo a extremo, a saber, el modelo Bi-LSTM de incrustación de doble nivel semántico (SCDE-Bi-LSTM), para resolver los tres problemas clave de Q
DC.Source
 https://www.hindawi.com/journals/cin/2019/6074840
DC.Identifier.virtualpro
 http://www.revistavirtualpro.com/biblioteca/bi-lstm-de-doble-nivel-basado-en-iarnn-para-la-comparacion-de-preguntas-y-respuestas
DC.Identifier.issn-isbn
 ISSN:1687-5265
DC.Identifier.citacion
 Revista Virtual Pro, ,
DC.Language
 Inglés
DC.Relation
 
DC.Publisher
Hindawi
DC.Contributor
 
DC.Rights
 Derechos de autor:6
DC.Date
 2019
DC.Type
 Artículo
DC.Format
 pdf
DC.Identifier.file
https://downloads.hindawi.com/journals/cin/2019/6074840.pdf

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