1. 毕业设计（论文）的内容和要求

句子相似度匹配，是自然语言处理的基本问题。当前热门的机器翻译、问答系统、聊天机器人等涉及语义理解的任务其本质就是对于句子进行语义空间表征，而对于句子之间的相似度计算建模是这些任务的通用框架。

本次课题的任务是对短文本相似度算法进行研究，并将其应用在实际场景之中。主要内容包括对经典及流行的短文本相似度算法进行学习研究，选择有代表性的算法在给定数据集上实现，并尝试对算法进行某些优化与改进，最终汇总成论文。

2. 参考文献

[1] lecun y, bengio y, hinton g. deep learning[j]. nature, 2015, 521(7553): 436.

[2] sundermeyer m, schluter r, ney h. lstm neural networks for language modeling[c] interspeech. 2012:601-608.

[3] huang g, liu z, laurens van der maaten, et al. densely connected convolutional networks[j]. 2016

3. 毕业设计（论文）进程安排

20180220-20180224 撰写开题报告

20180225-20180325 程序原型设计

20180326-20180430 各模块完善