1、“.....通过训练个蒸馏网络将句子中非重要词蒸馏出去。为了判断蒸馏网络模型好坏，引入强化学习的策略梯度算法，抽取后的语义特征输入到分类网络当中进行文本分类，并且使用分类网络输出的结果作为回报值来更新蒸馏网络模型。本文基于模型，加入强化学习的方法，通过系列句子词语蒸馏的方法，将句子中不重要的词语蒸馏出去，从而可以改善进行语义提取过程中对重要的词语学习不到的问题，实验结果表明该方法对中文句子有不错的效果。算法深度确定性策略梯馏网络判断当前传入词是否应该被保留，如果判断保留就将词向量传入第层模型当中进行计算，如果判断不保留则跳过当前词。同时将采用两层的模型来进行语义特征提取，通过句子蒸馏网络可以将个长句子中的非关键词去掉，从而保留句子的核心词语，使得语义相似判断效果更好。协同注意力加权模型协同注意力是种相互加权的机制......”。

2、“.....的第层输出每个时刻的语义信息。将这些语义信息进行相互加权，其中两个多层的模型的权重可以根据输入的文本类型来决定是否共享参数。模型的结构如图所示。第层的深度强化学习基础上文本相似语义计算模型分析医药卫生论文两个部分组成是动作执行者，输入的是环境特征，输出的是动作输入的是环境特征以及策略网络输出的动作，而输出的是评判该最终能获得总回报值的期望。同时为了解决策略更新过程中神经网络收敛不稳定情况，算法在更新梯度的时候使用了软更新的策略，在训练过程中定义在线网络和目标网络，并不是直接将在线网络复制给目标，而是以微小的更新量更新给目标网络，这样可以使训练过程更加稳定。网络算法步骤如下。图句子蒸馏网络模型图是模型，包含两层的网络，图是获得个回报值，并且更新新的状态将这个过程中的存储到个缓冲区中互动多个过程后，从缓冲区采样然后训练网络......”。

3、“.....模型将强化学习算法和结合用于文本分类任务，通过训练个蒸馏网络将句子中非重要词蒸馏出去。为了判断蒸馏网络模型好坏，引入强化学习的策略梯度算法，抽取后的语义特征输入到分类机从样本数据中选择非配对的句子作为负样本。用户数据库汽车描述信息本文数据库汽车描述信息东风大力神半挂牵引汽车东风半挂牵引汽车东风天龙混凝土搅拌运输车东风混凝土搅拌运输车进口奔驰奔驰跑车奔驰款进口宝马宝马轿车汽大众速腾速腾舒适型速腾轿车速腾手动挡舒适型东风雪铁龙世嘉两厢夺冠版世嘉款两厢手动夺冠版东风雪铁龙轿车世嘉款两厢手动夺冠版词向量训练本文使用工具来训练的词向量，是个在训练过程中还用到些训练技巧，比如在强化学习训练过程中，当要学习的环境很复杂的情况下，开始训练收敛过程会很慢，或者很可能不会收敛，因此会有个预训练的过程......”。

4、“.....对于句子蒸馏网络的预训练部分，由于本文后续实验采用数据的中文词汇特殊性句子的前几个词非常重要，般将句子的前几个词组保留，后面的词组以定的概率随机蒸馏出去。数据与实验分析实验数据本论文的实验数据使用的是网络爬取的数据，包括整套汽车名称数据汽车的配件信息以及售后信息等，用户同样会提供他们收集的汽车信息的也就是样本相似时候，对比损失函数只有加号前面的项，当原本相似的样本在抽象成语义向量的空间距离比较大的时候，损失函数会变大。当样本标签为时，对比损失函数只有加号的后面项，当样本不相似，而抽象出来的距离很小则损失函数变大。模型训练设计算法整体的流程和算法流程类似，有在线和目标网络两个部分，依据策略更新的方式更新网络。模型在训练过程中不容易收敛，会因为参数大小或者参数的递减策略设置不正确等原因使整个模型达不到理想的效果。为了使训练过程更加稳定......”。

5、“.....高策略更新方式定义在线和目标或者长短时记忆模型来提取语义特征，但是这种语义特征的提取方式存在语义信息丢失的问题。提出两点改进传统深度学习模型在提取语义特征时的语义丢失现象。首先是改进注意力相互加权模型。基于相互加权方式做出改进，使用多个加权权重矩阵加权语义，同时提出新的正则项计算方法。其次在语义相似计算模型中引入强化学习的方法对文本进行自动分组处理，在语义相似计算领域最常用的模型上使用强化学习算法，改善长短时记忆模型在提取句子的语义时所面临的语义丢失现象。通过实验验证，改进的方法处理中文句子有不错的效果。关键词，当样本不相似，而抽象出来的距离很小则损失函数变大。模型训练设计算法整体的流程和算法流程类似，有在线和目标网络两个部分，依据策略更新的方式更新网络。模型在训练过程中不容易收敛......”。

6、“.....为了使训练过程更加稳定，我们将使用高策略的更新方式来更新网络。高策略更新方式定义在线和目标两组网络，两组网络的结构完全相同，但是更新时间不同。在每个批量训练之前要将目标网络的参数赋值给在线网络，然后用在线网络作为训练网络来参与整体的训练，并且在个批量当中进风雪铁龙轿车世嘉款两厢手动夺冠版词向量训练本文使用工具来训练的词向量，是个库，能实现很多常用自然语言处理的算法，比如等，首先使用数据库当中的所有汽车作为语料库来训练词向量，总量大概有多万条数据。对数据库当中的词进行些特殊符号及格式除杂后，使用分词工具对汽车描述名称进行分词，然后使用工具进行中文的词向量训练。损失函数设计首先采用曼深度强化学习基础上文本相似语义计算模型分析医药卫生论文组网络，两组网络的结构完全相同，但是更新时间不同。在每个批量训练之前要将目标网络的参数赋值给在线网络......”。

7、“.....并且在个批量当中进行每个样本的更新，当个批量训练完毕后，要将在线网络当中的参数更新到目标网络上，更新方式使用的是软方式，即设置个参数，则最终更新到目标网络上的参数为。最后在下个批量训练开始之前，将目标网络的参数再次赋值给在线网络进行下轮的训练，同时本文将采用曼哈顿距离来表示句子之间相似性，损失函数采用对比损失值作为训处理长句子过程中会因为反向传播算法而带来梯度消失问题，从而丧失很多语义信息，尤其是句子靠前部分的词语信息，因为梯度很难传到靠近前面词语的位置。损失函数设计首先采用曼哈顿距离来衡量两个语义向量之间的距离，公式为，∈，其中和表示最终的语义向量。同时本文将采用对比损失函数作为最终损失函数，对比损失函数的公式为ΝΝ，其中代表输入到模型的样本标签语义是否相似，取值为表示个设置的阈值。对比损失函数可以很好表达成对样本的匹配程度，当样本标签为时......”。

8、“.....包括整套汽车名称数据汽车的配件信息以及售后信息等，用户同样会提供他们收集的汽车信息的数据库，我们要将这两个数据库的信息进行整合，使得相同型号的汽车信息能被整合到起。但是用户提供的汽车名称和本文数据库中的汽车名称不完全相同，如表所示，该表是部分本文标注好的数据，右边是本文数据的命名标准，左边是用户的数据库。可能会有型号上的描述不样，通过语义相似计算的方法将用户提供的名称和数据库中的车辆名称做个相似性匹配，从而确定是我们数据库当中的哪个型号的车，然后将所有的数据进行强化学习深度学习自然语言计算模型语义相似计算语义相似计算是机器进行语义理解的种手段，通过相似类比从而让机器能间接地理解问题。语义相似计算应用十分广泛，比如百度问答系统新闻推荐领域等。相比于传统的基于统计的语义相似计算模型......”。

9、“.....比如词向量长短时记忆网络，模型。这些语义特征模型存在些深度学习模型的通病，比如长短时记忆模型虽然是专门用来处理时序模型的，这种模型可以较好地表达句子的结构信息，但是它行每个样本的更新，当个批量训练完毕后，要将在线网络当中的参数更新到目标网络上，更新方式使用的是软方式，即设置个参数，则最终更新到目标网络上的参数为。最后在下个批量训练开始之前，将目标网络的参数再次赋值给在线网络进行下轮的训练，同时本文将采用曼哈顿距离来表示句子之间相似性，损失函数采用对比损失值作为训练。深度强化学习基础上文本相似语义计算模型分析医药卫生论文。摘要语义相似计算是自然语言处理领域个常见问题，现有的基于深度学习的语义相似计算模型大多数是通过卷积网哈顿距离来衡量两个语义向量之间的距离，公式为，∈，其中和表示最终的语义向量。同时本文将采用对比损失函数作为最终损失函数......”。