一种利用语义相似度改进问答摘要的方法

发布时间：2018-03-05 18:11

  本文选题：问答摘要　切入点：语义相似度计算　出处：《北京大学学报(自然科学版)》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在搜索引擎中对用户问题直接给出简要的答案(即答案摘要)可以帮助用户更快捷的获取信息。针对这一任务,设计一种基于特征的答案摘要抽取方法。为了进行句子相似性的计算,提出通过使用卷积神经网络表示句子语义和计算相似性,同时给出基于最大间隔学习的网络训练方法。在百度知道问答语料上的实验结果表明,所提出的答案摘要抽取方法能够生成质量良好的简短回答。与基于词袋的相似性计算相比,使用卷积神经网络能够更好地描述句子语义,计算问题和句子之间的相似性,有效地改善答案摘要的质量。
[Abstract]:Giving a brief answer to a user's question directly in a search engine (that is, a summary of the answer) can help users get information more quickly. In order to calculate sentence similarity, a method of feature based summary extraction is proposed to represent sentence semantics and calculate similarity by using convolution neural network. At the same time, the network training method based on the maximum interval learning is given. The experimental results on Baidu know question and answer corpus show that, Compared with the similarity calculation based on word bag, convolution neural network can better describe sentence semantics, compute the problem and the similarity between sentences. Effectively improve the quality of the answer summary.
【作者单位】： 北京大学信息科学技术学院;百度公司;
【基金】：百度-北京大学合作项目 国家重点基础研究发展计划项目(2014CB340504) 国家自然科学基金(61273278,61375074)资助
【分类号】：TP391.3

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7 陈明;鹿e，

本文编号：1571335