文本匹配， 或称语义相似匹配， 是NLP领域最基础的任务之一。
自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题。
今天给大家整理的10篇自然语言处理经典论文——文本匹配的，希望对大家的学习有所帮助！
DSSM第一篇深度学习领域文本匹配文章
Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search usin0g Clickthrough Data
SiameseNet利用孪生网络计算文本相似度
Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks
CompAgg多角度提取文本特征，利用CNN进行特征融合
A Compare-Aggregate Model For Matching Text Sequences
ESIM最流行、最常用的文本匹配模型
Enhanced LSTM fo，。r Natural Language Inference
BiMPM多视角匹配，充分挖掘文本特征，匹配精度高
Bilateral multi-perspective matching for natural language sentences
RE2基于更丰富特征对齐结构的简单高效文本匹配
Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features
MatchPyramid以图像识别的方式进行文本匹配
Text Matching as Image Recognition
Poly-encoders基于BERT预训练模型的快速准确多句评分模型
Poly-encoders:Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring
MGCN基于图形分解和卷积匹配的长文档匹配
Matching Article Pairs with Graphical Decomposition and Convolutions
SemBERT使用BERT融合上下文语义信息实现文本匹配的模型
Semantics-aware BERT for Language Understanding
那么，这些文本匹配的论文怎样才能又好又快地吃透呢？无非三个步骤：泛读、精读、代码复现。
这次我们请来了互联网TOP大厂高级算法工程师——Himon老师，推出【文本匹配】论文精讲直播，为期2天，对论文和实验结果进行手把手分析，还有直播现场互动答疑，彻底夯实文本匹配基础。
直播嘉宾：
—— 直播内容与安排 ——
1、5月6日20:00直播
1.论文研究背景、成果以及意义 2.论文泛读 3.注意事项
2、5月7日20:00直播
1.论文算法模型总览 2.论文算法模型的细节 3.模型训练细节/技巧 4.实验设置及结果分析 5.论文总结
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