基于注意机制编码解码模型的答案选择方法（英文）

发布时间：2018-05-12 23:44

  本文选题：问答技术 + 答案选择　； 参考：《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》2017年04期

【摘要】：问答技术的重要挑战之一就是解决问题与答案之间的语义空白。机器翻译模型已经被证明能有效的提升解决问题与答案之间的语义空白。本文提出了一种基于注意机制的深度神经网络模型来解决问答系统中的答案选择任务。该模型采用了基于双向长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)的编码解码模型,编码解码模型是一个被证明再机器翻译领域取得了突出的成绩。我们还在模型中应用了注意力机制来提升模型的效果。本文在一个公开数据集上验证了实验的有效性,同时通过结合该模型显著提高了问答系统的性能在TREC 2015 liveQA的任务中。
[Abstract]:One of the important challenges of Q & A is to solve the semantic gap between questions and answers. Machine translation models have been shown to effectively improve the semantic gap between problem solving and answers. In this paper, a depth neural network model based on attention mechanism is proposed to solve the problem of answer selection in question answering system. The model is based on bidirectional long short-term memory (LSTM) coding and decoding model, which is proved to have achieved outstanding results in the field of machine translation. We also applied the attention mechanism in the model to improve the effectiveness of the model. This paper verifies the effectiveness of the experiment on an open data set and improves the performance of the Q & A system significantly by combining the model with the task of TREC 2015 liveQA.
【作者单位】： College
【基金】：Project supported by the National Basic Research Program(973)of China(Nos.2013CB329601 and 2013CB329604) the National Natural Science Foundation of China(Nos.61372191,61202362,and 61472433)
【分类号】：TP391.2;TP183

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本文编号：1880707