초록
어텐션 메커니즘이 자연어 처리에서 효과적임이 입증되었습니다. 본 논문에서는 전통적인 양방향 LSTM(Bi-LSTM) 계층에 단어 어텐션과 적응형 방향성 어텐션 메커니즘을 추가하여 자연어 추론 모델인 ESIM을 개선한 aESIM 모델을 제안합니다. 이는 추론 모델 aESIM이 단어 표현을 효과적으로 학습하고, 전제와 가설 간의 국소 문장 부분 추론을 모델링할 수 있는 능력을 부여합니다. SNLI, MultiNLI 및 Quora 벤치마크를 대상으로 수행된 경험적 연구는 aESIM이 원래의 ESIM 모델보다 우수함을 입증하였습니다.