معظم طرق التشابه الجملي التقليدية تركز فقط على الأجزاء المشابهة في جملتين مدخلتين، وتتجاهل ببساطة الأجزاء غير المشابهة، والتي غالبًا ما توفر لنا بعض الدلائل والمعاني الدلالية حول الجمل. في هذا العمل، نقترح نموذجًا يأخذ في الاعتبار كل من التشابهات والاختلافات من خلال تحليل وتركيب الدلالات اللغوية عبر الجمل. يمثل النموذج كل كلمة كمتجه ويحسب متجه تطابق دلالي لكل كلمة بناءً على جميع الكلمات في الجملة الأخرى. ثم يتم تحليل كل متجه كلمة إلى مكون مشابه ومكون غير مشابه بناءً على متجه التطابق الدلالي. بعد ذلك، يتم استخدام نموذج CNN ذو القنوات الثنائية لالتقاط الخصائص من خلال تركيب المكونات المشابهة وغير المشابهة. أخيرًا، يتم تقدير درجة التشابه فوق المتجهات الخاصة بالخصائص المركبة. تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا حقق أفضل الأداء الحالي في مهمة اختيار جملة الإجابة، وحقق نتيجة مقارنة في مهمة تحديد إعادة الصياغة (paraphrase identification).