阿里首次公布自然语言处理成果

Conv-RNN

近期，我们团队与数据技术及产品部兄弟团队共同投稿一篇 KDD 文章，其中我们提出了一种新的文本语义编码算法 conv-RNN（如图 2 所示）。该模型在参考了循环神经网络与卷积神经网络的同时，进行了进一步的文本语义编码优化。conv-RNN 不仅保留了 RNN 模型对不定长跨度的上下文依赖的编码能力，还利用了 CNN 模型中常用的最大池化机制，用以更加简洁地从文本数据所蕴含的丰富信息中抽离出不同的信息表征。此外，在 conv-RNN 的基础上，我们还提出了一种新的智能问答（answer selection）模型以及文本分类（sentence classification）模型。为了充分验证所提出的模型的效果，我们分别选取了智能问答及文本分类领域的一批标准数据集，与当前业界的最新成果进行了对比验证。

智能问答