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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Short Texts Matching Method Using Shallow Features and Deep Features

verfasst von : Longbiao Kang, Baotian Hu, Xiangping Wu, Qingcai Chen, Yan He

Erschienen in: Natural Language Processing and Chinese Computing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Semantic matching is widely used in many natural language processing tasks. In this paper, we focus on the semantic matching between short texts and design a model to generate deep features, which describe the semantic relevance between short “text object”. Furthermore, we design a method to combine shallow features of short texts (i.e., LSI, VSM and some other handcraft features) with deep features of short texts (i.e., word embedding matching of short text). Finally, a ranking model (i.e., RankSVM) is used to make the final judgment. In order to evaluate our method, we implement our method on the task of matching posts and responses. Results of experiments show that our method achieves the state-of-the-art performance by using shallow features and deep features.

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Metadaten
Titel
A Short Texts Matching Method Using Shallow Features and Deep Features
verfasst von
Longbiao Kang
Baotian Hu
Xiangping Wu
Qingcai Chen
Yan He
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-45924-9_14