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摘要
“中国农技推广APP”农业问答社区存在提问数据量大、规范性差、涉及面广、噪声多、特征稀疏等影响文本语义匹配的问题，为了改善农业提问数据相似性判断的性能，提出了融合多语义特征的文本匹配模型Co＿BiLSTM＿CNN,从深度语义、词语共现、最大匹配度3个层面提取短文本特征，并利用共享参数的孪生网络结构，分别运用双向长短期记忆网络、卷积神经网络和密集连接网络构建文本匹配模型。试验结果表明，该模型可以更全面提取文本特征，文本相似性判断的正确率达94.15%,与其他6种模型相比，文本匹配效果优势明显。
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