基于卷积神经网络的自动问答

• 作者: 傅云斌 董启文 金丽娇
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 自动问答 语义表示 语义匹配
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据分析
• 页码范围: 66-79
• 页数: 14页
• 分类号: TP391
• 字数: 7374字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.05.007

摘要

自动问答是自然语言处理领域中的一个研究热点,自动问答系统能够用简短、精确的答案直接回答用户提出的问题,给用户提供更加精确的信息服务.自动问答系统中需解决两个关键问题:一是实现自然语言问句及答案的语义表示,另一个是实现问句及答案间的语义匹配.卷积神经网络是一种经典的深层网络结构,近年来卷积神经网络在自然语言处理领域表现出强大的语言表示能力,被广泛应用于自动问答领域中.本文对基于卷积神经网络的自动问答技术进行了梳理和总结,从语义表示和语义匹配两个主要角度分别对面向知识库和面向文本的问答技术进行了归纳,并指出了当前的研究难点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金丽娇	华东师范大学数据科学与工程学院	4	38	2.0	4.0
2	董启文	华东师范大学数据科学与工程学院	8	41	4.0	6.0
3	傅云斌	华东师范大学数据科学与工程学院	5	27	3.0	5.0