Học biểu diễn câu mang đầy đủ ngữ nghĩa của văn bản là thách thức trong các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên bởi vì nếu véc tơ biểu diễn ngữ nghĩa của câu tốt thì sẽ làm tăng hiệu năng của các bài toán dự đoán. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất thử nghiệm sử dụng mô hình LSTM với các cách trích rút biểu diễn câu khác nhau và áp dụng vào bài toán tìm câu hỏi tương đồng với mục đích khai thác ngữ nghĩa ẩn của câu. Các phương pháp này tổng hợp biểu diễn câu từ các lớp ẩn của mô hình LSTM. Kết quả chỉ ra rằng kỹ thuật tổng hợp biểu diễn câu dùng kết hợp cả Max Pooling và Mean Pooling cho kết quả cao nhất trên tập dữ liệu SemEval 2017 cho bài toán tìm câu hỏi tương đồng.