Multiway Attention Networks for Modeling Sentence Pairs
Multiway Attention Networks for Modeling Sentence Pairs
模型架構:
總體思想:
將query資訊通過不同形式的attention加入到answer中,對answer進行query感知的建模,從而進行預測
1.資料輸入
使用word embedding和language model表示的contextual embedding拼接表示
,使用雙向GRU
對句子進行建模
2.相似度計算
以上標c,b,d,m表示兩個句子P和Q的雙向GRU表示之間進行四種相似度計算,並且作為4種attention對於 Q 進行帶權重的表示
3.聚合(Aggregation)
(1)拼接Q 的combination attention表示
qtc與P 在 t 時刻的隱狀態
htp (常規attention形式)
通過gate機制,進行資訊篩選
(2)而後使用GRU進行序列的再次表示
即對上面拼接後的向量,再一次用GRU進行表示,四個attention有四種這樣的表示
(3)再一次使用attention,進行四種attention帶權重的組合
,
va為引數(這個有點不懂)
(4)整合後的表示,再一次使用GRU進行建模
4.預測層
(1)對 Q 進行一個注意力再表示,引入引數
vq
(2)對 Q 的表示與 P 的表示進行attention
最後將
rp送入MLP
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