爱编程真是太好了
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文本相似度，文本匹配模型归纳总结

转载请注明出处，原文地址

最近工作一直在做文本匹配，期间也一直很忙，快2个月没更新博客了，之后打算把近期编写的匹配模型做成合集与大家分享，希望各位能有所收获。

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

ESIM详解

ABCNN详解

BiMPM详解

DIIN详解

DRCN详解

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

代码或论文讲解如果有写错的地方，欢迎指正，感谢各位

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