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利用深度学习构建社区问答系统的相似问题对匹配的问题定义为：
假设我们已经有了问答库：
其中，Qi是问答社区中的历史问题，Ai是Qi问题的精华答案；
现有社区用户提出的新问题：Qnew
我们需要学习映射函数：
即对于新问题Qnew，我们希望通过学习系统找到社区中已经出现过的语义相同问题Qi，然后将对应的答案Ai推荐给用户。这样就达到了社区信息复用的目的。这个问题其实对于问答社区比如百度知道、知乎等都是存在的，解决问题的思路也完全可以复用到此类问答社区中。
这里其实就是找相似问题对，在NLP中有一个task叫做Paraphrase，这里是Sentence Paraphrase，即找到两个语义等价的句子对。
关于句子对匹配模型，其实在我的上一篇文章：深度学习笔记——基于双向RNN（LSTM、GRU）和Attention Model的句子对匹配方法 中已经有了很详细的介绍。
我们先看其中最复杂的一个模型：
其实，这里句子S可以看成我们任务中的Q1，句子T看出我们任务的Q2，如果我们有足够的标注好的问题对，那么我们就可以用来训练这个模型，然后用训练好的模型预测与Qnew语义等价的问题，然后把答案推荐给用户。
关于这个模型的实验我还在整理过程中，等整理完毕之后会将代码和实验结果放上来，同时更新到我的GitHub上，敬请期待！