引言

又一篇文本匹配论文Text Matching as Image Recognition，论文题目是 文本匹配当成图像识别。

挺有意思的一篇工作，我们来看它是如何实现的。

作者受到卷积神经网络在图像识别中成功应用的启发，其中神经元可以捕获很多复杂的模式，作者提出将文本匹配看作是图像识别任务。那么这个图像是如何构建的？

定义了一个匹配矩阵当成是一个图像，其元素表示(两两)单词之间的相似度。然后，应用卷积网络逐层捕获丰富的匹配模式。

通过类似于图像识别中的模式的组合层次结构，作者称该模型可以成功识别显著的信号，如n-gram和n-term匹配。

总体介绍

给定两个文本 T 1 = ( w 1 , w 2 , ⋯