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摘要:
针对传统问答系统答案抽取方式对答案片段的分词和上下文语义理解准确性的依赖严重,抽取过程耗费大量的人力和时间的问题,提出采用分步抽取答案的方法,先从答案片段中抽取包含答案的句子,再从提取的答案句中进行最终答案的抽取方式.在答案句抽取过程中使用Bi-LSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)和Max Pooling结合的方法构建答案句抽取模型.实验结果表明,在答案句的抽取中,该模型的MRR(Mean Average Precision)指数接近0.75.
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文本分类
卷积神经网络
深度残差网络
基于Attention-biLSTM的候选答案句抽取
答案抽取
注意力机制
biLSTM
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于Bi-LSTM和Max Pooling的答案句抽取技术
来源期刊 吉林大学学报(信息科学版) 学科 工学
关键词 中文问答系统 答案句抽取 Bi-LSTM算法
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 390-398
页数 9页 分类号 TP312
字数 7411字 语种 中文
DOI
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 于洪志 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室 157 612 12.0 16.0
2 马宁 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室 46 139 6.0 9.0
3 万福成 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室 19 38 3.0 5.0
4 王策 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室 2 2 1.0 1.0
5 吴甜甜 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室 2 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
中文问答系统
答案句抽取
Bi-LSTM算法
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
吉林大学学报(信息科学版)
双月刊
1671-5896
22-1344/TN
大16开
长春市南湖大路5372号
1983
chi
出版文献量(篇)
2333
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2
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16807
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