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摘要:
传统信息检索技术已经不能满足人们对信息获取效率的要求,智能问答系统应运而生,并成为自然语言处理领域一个非常重要的研究热点.本文针对中文的冬奥问答领域,提出了基于知识图谱、词频-逆文本频率指数(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)和自注意力机制的双向编码表示(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的3种冬奥问答系统模型.本文首次构建了冬奥问答数据集,并将上述3种方法集成在一起,应用于冬奥问答领域,用户可以使用本系统来快速准确地获取冬奥内容相关的问答知识.进一步,对3种模型的效果进行了测评,测量了3种模型各自的回答可接受率.实验结果显示BERT模型的整体效果略优于知识图谱和TDIDF模型,BERT模型对3类问题的回答可接受率都超过了96%,知识图谱和TDIDF模型对于复合统计问答对的回答效果不如BERT模型.
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文献信息
篇名 基于知识图谱、TF-IDF和BERT模型的冬奥知识问答系统
来源期刊 智能系统学报 学科
关键词 智能问答 冬奥问答 对话模型 知识图谱 TF-IDF BERT
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 吴文俊人工智能科学技术奖论坛|Forum of Recipients of Wu Wenjun Artificial Intelligence Science and Technology Award
研究方向 页码范围 819-826
页数 8页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11992/tis.202105047
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BERT
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
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