基于NLP的大学生自主学习智能问答系统设计

• 作者: 谷宗运 汪庆 殷云霞
• 来源期刊: 齐鲁工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自主学习 问答系统 自然语言处理 BERT模型 评价指标
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 机电与信息工程|Mechatronics engineering and information engineering
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2022.01.007

摘要

自主学习能力作为高校大学生重要的一种学习能力,已成为大学生应当具备的一项重要的基本素质.大学生自主学习最大难题是遇到问题时不能实时、精准、有效地解决.针对这个问题,提出基于自然语言处理(natural language processing,NLP)的自主学习智能问答系统.系统使用基于转换器的双向编码表征预训练模型提取输入序列的表示,然后通过注意力机制将表示传递到下游神经机器翻译模型的编码器和解码器的每一层中,最后联结成自主学习智能问答模型.在开源的中文医学问答数据集——cMedQA2上进行训练和测试自主学习智能问答模型.实验结果表明,与其它模型相比,该模型的自然语言处理评价指标BLUE值有明显提高.进一步分析预测样例,对于同一问题,预测值的表达基本与真实值相符.