本文介绍了Liu等人在2018年KDD会议上发表的论文，探讨如何使用深度学习，特别是MANN（多模态注意力神经网络）模型，来解决在线教育系统中找到相似练习的问题。MANN由多模态练习表示层、相似度注意力和相似度打分层构成，旨在处理异构数据，如文本、图片和公式。尽管没有开源代码，但该模型利用Attention机制处理文本和多媒体数据的相关性，结合LSTM处理时间步信息。
Qi Liu, Enhong Chen, et al. 2018 KDD.
前言
这是一篇将深度学习技术应用于教育领域的A类论文。这种论文的常见思路是：交待具体的领域背景，使用改进的神经网络架构，与其它方法比较得到较好的实验结果。相比于以机器学习技术为核心的论文，因为缺少晦涩的“可解释性”，深度学习论文更易于理解。因此，深度学习论文的核心在于其实验上，即怎样用实验去验证其方法的有效性和高效性，并让模型变得可解释。很遗憾的是，本篇论文的代码没有开源。
背景
与教育相关的应用上一般都有大量的课程练习，针对某类练习给出相似的练习是必要的要求。人工地挑选出相似练习是不切实际的，并且现有的基于文本相似度的方法无法处理异构的数据（文本、图片、公式等）。
主要方法
本文提出了一种新的神经网络架构MANN(Multimodal Attention-based Neural Network)，如下图1所示。MANN主要由Multimodal Exercise Representing Layer、Similarity Attention和Similarity Score Layer三部分组成。输入是练习EaE_aE
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