Question retrieval is one of the important problems in the Community Question Answering system. The biggest challenge of this problem is the lexical gap between the words and phrases of the first and second question. Although there are many studies applied to this problem, the exploitation of multi-layer LSTM model has not been tested on this problem. In this paper, we exploit a multi-layer LSTM model applied to the problem of finding similar questions for the purpose of exploiting hidden semantics of sentences. The multi-layer LSTM model is capable of synthesizing semantics by multiple layers and exploits hidden semantics through many layers. Our model learned the semantics of sentences and improved the performance of finding question. The results show that the model with 3 layers gives the best results compared to the original LSTM model and other multi-layer models on the 2017 semeval dataset for the problem of finding similar questions.Tìm câu hỏi tương đồng là một trong những bài toán quan trọng trong hệ thống hỏi đáp. Thách thức lớn nhất của bài toán này là thách thức về khoảng cách từ vựng giữa các từ trong câu hỏi thứ nhất và câu hỏi thứ hai. Mặc dù có nhiều nghiên cứu đề xuất các mô hình, tuy nhiên việc khai thác mô hình LSTM nhiều lớp chưa được thử nghiệm trên bài toán này. Trong bài báo này, chúng tôi khai thác mô hình LSTM nhiều tầng áp dụng vào bài toán tìm câu hỏi tương đồng với mục đích khai thác ngữ nghĩa ẩn của câu. Mô hình LSTM nhiều tầng có khả năng tổng hợp ngữ nghĩa qua nhiều lớp. Nó khai thác ngữ nghĩa ẩn qua nhiều tầng, từ đó giúp cho mô hình hiểu được ngữ nghĩa của câu. Kết quả chỉ ra rằng mô hình 3 tầng cho kết quả tốt nhất so với mô hình gốc LSTM và các mô hình nhiều tầng khác trên tập dữ liệu semeval 2017 cho bài toán tìm câu hỏi tương đồng.