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摘要:
答案选择任务的精度对问答系统、文本处理等应用的效果具有重要的影响.针对答案选择模型问句与候选答案句语义信息和句子浅层特征利用不充分的问题,提出一种基于问答句交互的答案选择模型.给定问句Q和候选答句A,模型首先使用BiLSTM编码器对它们进行编码,然后针对问句Q使用Feed-Forward注意力机制得到句子编码;针对答句A,将问句Q和答句A的所有时间步输出两两进行匹配,根据匹配结果计算出答句的每个单词的权重,进而加权计算出答句的句子编码.最后,将问答句的句子编码经过聚合操作后输入全连接层,并与词共现特征相融合输出最终判断结果.在DBQA数据集上的实验结果表明,该模型与主流的Siamese结构的神经网络相比,能够有效地提升答案选择任务的效果.
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文献信息
篇名 基于问答交互的答案句选择算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 答案句选择 BiLSTM Feed-Forward注意力机制 问答句交互的注意力机制 词共现
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 中文信息技术
研究方向 页码范围 120-126
页数 7页 分类号 TP39
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.01.022
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
答案句选择
BiLSTM
Feed-Forward注意力机制
问答句交互的注意力机制
词共现
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
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25
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56782
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