深度学习在答案选择句意表示上的应用研究

• 作者: 丁祝祥 张世西
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 问答系统 答案选择 CNN RNN 句意表示
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 字数: 3577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2018.07.002

摘要

研究了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及结合两者的混合深度神经网络在答案选择句意表示上的应用,并在开放数据集Ubuntu Dialog Corpus上做对比实验.实验结果表明,结合CNN和RNN的混合深度神经网络模型在问答系统语义表示上的效果比单个的CNN或者RNN更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁祝祥	四川大学计算机学院	5	1	1.0	1.0
2	张世西	四川大学计算机学院	1	0	0.0	0.0