本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大家了解文本匹配的概念和各种框架的使用场景。本次报告也希望对图神经网络在文本数据的应用上带来启发。
基于图神经网络的中文短文本匹配方法-杨俊楠原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/06/27/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e7%9a%84%e4%b8%ad%e6%96%87%e7%9f%ad%e6%96%87-%e6%9c%ac%e5%8c%b9%e9%85%8d%e6%96%b9%e6%b3%95/