本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大家了解文本匹配的概念和各种框架的使用场景。本次报告也希望对图神经网络在文本数据的应用上带来启发。
基于图神经网络的中文短文本匹配方法-杨俊楠原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/06/27/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e7%9a%84%e4%b8%ad%e6%96%87%e7%9f%ad%e6%96%87-%e6%9c%ac%e5%8c%b9%e9%85%8d%e6%96%b9%e6%b3%95/
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深度学习（DL）在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能，且被广泛应用于安全关键领域中（自动驾驶、恶意软件检测等）。然而一些原因（如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合），…
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吕英 2015.1.28
代码摘要（Code Summarization）是一项通过自动生成自然语言描述以解释目标代码的技术。其目标是帮助理解代码的功能和用途。通过本次学术报告对学习代码摘的学习，希望大家可…
