1、 Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks | 网络包含4层BiLSTM（64-d hidden），最后一层的BiLSTM的hidden state和cell state进行concat，然后在timestep维度进行average处理，并接一个Dense层（激活函数为tanh），得到的两个Embedding Space进行Cosine sim计算，得到的相似度分数E用于损失函数计算，损失函数使用对比损失函数，计算方法为，损失函数正例：1/4(1-E)^2，负例：E^2(如果E
Original: https://blog.csdn.net/qq_38587650/article/details/123977880
Author: 已退游，勿扰
Title: 自然语言处理研究方向–文本相似度论文合集（不断更新）
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【自取】最近整理的，有需要可以领取学习：
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