基于卷积神经网络的自动问答
本文选题：卷积神经网络 + 自动问答 ； 参考：《华东师范大学学报(自然科学版)》2017年05期
【摘要】：自动问答是自然语言处理领域中的一个研究热点,自动问答系统能够用简短、精确的答案直接回答用户提出的问题,给用户提供更加精确的信息服务.自动问答系统中需解决两个关键问题:一是实现自然语言问句及答案的语义表示,另一个是实现问句及答案间的语义匹配.卷积神经网络是一种经典的深层网络结构,近年来卷积神经网络在自然语言处理领域表现出强大的语言表示能力,被广泛应用于自动问答领域中.本文对基于卷积神经网络的自动问答技术进行了梳理和总结,从语义表示和语义匹配两个主要角度分别对面向知识库和面向文本的问答技术进行了归纳,并指出了当前的研究难点.
[Abstract]:Automatic question answering is a hot topic in the field of natural language processing. The automatic question answering system can answer the user's questions directly with short and accurate answers and provide users with more accurate information service. There are two key problems to be solved in the automatic question answering system: one is to realize the semantic representation of natural language questions and answers, the other is to realize the semantic matching between questions and answers. Convolution neural network is a kind of classical deep network structure. In recent years, convolution neural network has shown powerful language representation ability in the field of natural language processing, and has been widely used in the field of automatic question answering. In this paper, the automatic question and answer technology based on convolutional neural network is summarized, and the knowledge base and text-oriented question and answer techniques are summarized from the two main angles of semantic representation and semantic matching. And pointed out the current research difficulties.
【作者单位】： 华东师范大学数据科学与工程学院;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFB1000905) 国家自然科学基金广东省联合重点项目(U1401256);国家自然科学基金(61672234,61402177) 华东师范大学信息化软课题
【分类号】：TP183;TP391.1
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，本文编号：1953265
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