基于神经网络的汽车说明书问答系统

• 作者: 刘挺 崔一鸣 张宇 王士进 马文涛 齐乐
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 问答系统 神经网络 汽车说明书 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 第二十四届全国信息检索学术会议(CCIR 2018)论文选登
• 页码范围: 69-77
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 7530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.11.05.008

摘要

为了简化用户查阅汽车说明书的流程,设计了针对中文汽车说明书的问答系统(CM-QA),包括以下3个问题:1)如何充分利用文档信息表示文档;2)领域词汇的分词和复述问题;3)正负样本不均衡.为了解决上述问题,结合卷积神经网络和双向长短时记忆网络对文本建模,手工构建领域词的复述词典,并使用字向量替代词向量.最后,尝试将模型转换为基于Pairwise思想的排序模型和扩展正例两种训练策略来解决正负样本不均衡的问题.在800条人工标注的问题上对系统进行了测试,其准确率达到了93.07％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宇	哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心	197	1689	20.0	36.0
2	刘挺	哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心	142	4348	34.0	63.0
3	齐乐	哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心	2	1	1.0	1.0
4	马文涛	哈工大讯飞联合实验室讯飞研究院	1	0	0.0	0.0
5	崔一鸣	哈工大讯飞联合实验室讯飞研究院	1	0	0.0	0.0
6	王士进	哈工大讯飞联合实验室讯飞研究院	1	0	0.0	0.0