木構造畳み込みとヒューリスティックマッチングによる自然言語推論

本論文では、2つの文の含意と矛盾を認識するためにTBCNN-pairモデルを提案します。私たちのモデルでは、木構造畳み込みニューラルネットワーク（TBCNN）が文レベルの意味を捉え、次に連結や要素ごとの積/差などのヒューリスティックマッチング層が個々の文の情報を結合します。実験結果は、私たちのモデルが既存の文エンコーディングに基づくアプローチを大きく上回ることを示しています。