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背景：

任务三：基于注意力机制的文本匹配

输入两个句子判断，判断它们之间的关系。参考ESIM（可以只用LSTM，忽略Tree-LSTM），用双向的注意力机制实现。

1. 参考

   1. 《神经网络与深度学习》 第7章

   2. Reasoning about Entailment with Neural Attention https://arxiv.org/pdf/1509.06664v1.pdf

   3. Enhanced LSTM for Natural Language Inference https://arxiv.org/pdf/1609.06038v3.pdf

2. 数据集：The Stanford Natural Language Processing Group

3. 实现要求：Pytorch

4. 知识点：

   1. 注意力机制

   2. token2token attetnion

5. 时间：两周

受限于实际资料的限制，这里只模糊叙述信息，不展示所有资料

过程：

最初使用RNN完成了所述要求，训练出了对应的模型，后增加了分词算法与可视化界面展示，最终变为LSTM解决

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