基于多注意力CNN的问题相似度计算模型

• 作者: 冯兴杰 张乐 曾云泽
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 智能客服 文本相似度 词语语义 句子语义 卷积神经网络 注意力机制
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 284-290
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052098

摘要

在智能客服问答系统中,用户所提问句具有咨询意图复杂、上下文相关性弱以及口语化等特点,导致问句相似度计算的准确率不高,出现答非所问的情况.提出一种基于卷积神经网络的相似度计算模型MA-CNN.通过2个不同的注意力机制,同时关注词汇间的语义信息和句子间的整体语义信息,提高智能客服对问题的理解能力.实验结果表明,与基于词向量和基于循环神经网络的模型相比,MA-CNN模型对问句的辨识能力更强,其F1值最高可达0.501.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张乐	中国民航大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0
2	冯兴杰	中国民航大学计算机科学与技术学院	61	398	10.0	18.0
3	曾云泽	中国民航大学计算机科学与技术学院	7	5	2.0	2.0