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基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配模型
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配模型

    • Long text semantic matching model based on BERT and dense composite network

    • “在长文本语义匹配领域，专家提出了基于BERT与密集复合网络的新方法，显著提升了匹配准确率，为解决长文本匹配问题提供新方案。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第1期 页码：232-239
    • 作者机构：

      1.桂林电子科技大学 机电工程学院，广西 桂林 541000

      2.桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林 541000

    • 作者简介：

      陈岳林（1963-），男，教授.研究方向：自然语言处理.E-mail：370883566@qq.com

      蔡晓东（1971-），男，教授，博士.研究方向：图像处理，大数据.E-mail：caixiaodong@guet.edu.com

    • 基金信息：
      广西创新驱动发展专项项目(桂科AA20302001)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220239    

      中图分类号： TP391.1

    • 收稿：2022-03-12，

      纸质出版：2024-01-30

    移动端阅览

  • 陈岳林,高铸成,蔡晓东.基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配模型[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(01):232-239. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220239.

    CHEN Yue-lin,GAO Zhu-cheng,CAI Xiao-dong.Long text semantic matching model based on BERT and dense composite network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(01):232-239. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220239.

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