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摘要:
在自动问答系统中,用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点.而自动问答知识库中资源有限,因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键[1].针对以上问题,提出一种基于自动文摘的答案生成方法.将答案生成转换为特征匹配和自动摘要问题,即计算问句间的相似度并以相似问题的答案构建原始答案集.利用循环神经网络构建序列到序列学习模型实现原始答案集的自动摘要,得到简洁准确答案.
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文献信息
篇名 基于自动文摘的答案生成方法研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 答案生成 自动文摘 循环神经网络 序列到序列学习模型
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 187-192,307
页数 7页 分类号 TP3
字数 5797字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.12.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄青松 昆明理工大学信息工程与自动化学院 91 265 9.0 12.0
5 刘利军 昆明理工大学信息工程与自动化学院 77 196 7.0 10.0
6 冯旭鹏 昆明理工大学教育技术与网络中心 34 77 5.0 7.0
7 胡迁 昆明理工大学信息工程与自动化学院 2 1 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
答案生成
自动文摘
循环神经网络
序列到序列学习模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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47
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101489
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