基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非特定域中文智能問答系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、智能問答系統(tǒng)是一種新型的信息服務(wù)系統(tǒng),它綜合運(yùn)用了信息檢索、自然語言處理、人工智能、語義分析等技術(shù),可以對(duì)用戶問題做出智能準(zhǔn)確的響應(yīng)。以領(lǐng)域劃分可以分為特定領(lǐng)域和開放領(lǐng)域問答系統(tǒng),按處理的問題類型可分為事實(shí)型問答和非事實(shí)型問答。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了開放域中文智能問答系統(tǒng),使用不同策略處理不同類型的問題,重點(diǎn)研究針對(duì)非事實(shí)型問題的模板匹配和深度序列映射模型及針對(duì)事實(shí)型問題的處理流程。由于面向領(lǐng)域是開放域,設(shè)計(jì)的模板不可能覆蓋到所有的非事實(shí)型問

2、題,故本文引入基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列映射模型,使用大量問答對(duì)語料訓(xùn)練模型,可以學(xué)習(xí)到問題序列與答案序列之間的映射關(guān)系,相當(dāng)于自主學(xué)習(xí)“模板”,一定程度上解決了模板覆蓋不足的問題。本文所實(shí)現(xiàn)的智能問答系統(tǒng)包括針對(duì)事實(shí)型問題的深度問答流程,如問題類型判斷、支持證據(jù)收集與檢索、支持證據(jù)評(píng)分、候選答案抽取與評(píng)分步驟。本文涉及到的技術(shù)包括文本預(yù)處理過程、AIML模板匹配、Lucene全文檢索、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變形長短期記憶模型、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

3、序列映射模型。本文的主要工作和成果如下:
  (1)構(gòu)建基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列映射模型對(duì)問答對(duì)建模,將原始輸入從稀疏詞袋向量改為稠密詞向量,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)探究影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的關(guān)鍵參數(shù),并與全文檢索模型相比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明模型生成的答案比基于Lucene檢索出的答案合理性高出14%,說明序列映射模型的確可以學(xué)習(xí)到訓(xùn)練語料中某些隱藏的規(guī)則,可以對(duì)語料庫中未登陸問題產(chǎn)生合理響應(yīng),驗(yàn)證了該方法的有效性。
  (2)分析比較目前存在的支持證據(jù)

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