Enhanced LSTM for Natural Language Inference

题目： Enhanced LSTM for Natural Language Inference
作者： Qian Chen, Xiaodan Zhu, Zhenhua Ling, Si Wei, Hui Jiang, Diana Inkpen
单位： University of Science and Technology of China, National Research Council Canada, …
出版： ACL, 2017

解决的问题

若我们有两个句子a=(a1,...,ala) 和 b=(b1,...,blb)， 其中a为前提，b为假设。ai和bj都是l维的向量，可以由提前训练好的词向量进行初始化，并且由分析树(parse tree)进行组织。自然语言推理就是得到一个标签y来预测a和b之间的逻辑关系。
本方法提高了自然语言推理的准确性。

方法

我们的自然语言推理网络由以下部分组成：输入编码，局部推理模型，和推断合成（inference composition）。结构图如下所示：

垂直来看，上图显示了系统的三个主要组成部分；水平来看，左边代表称为ESIM的序列NLI模型，右边代表包含了句法解析信息的树形LSTM网络。

输入编码

我们利用双向LSTM作为我们的基本模块之一。我们用它来编码输入前提和假设。这里BiLSTM学习表示一个单词和它的上下文。随后我们会用BiLSTM来进行推断的合成，从而进行最后的预测。为后面使用，我们记 ai⎯⎯⎯为BiLSTM由输入序列a在时刻i生成的隐藏（输出）状态。
简单来说，在为一个序列建模时，LSTM用一个记忆cell将一系列的门联系在一起来控制信息的流向，这使得它能够有效地处理序列中的长距离信息/依赖。
BiLSTM分别从一个序列的左右两端运行前向和后向LSTM。这两个LSTM在每个时间步生成的隐藏状态被连接一起，以表示这一时间步以及它的上下文。我们在这里使用了LSTM的记忆模块。
上面已经提到，探究句法对自然语言推理的有效性同样是有趣的。

待续