基于BERT-CNN的电影原声智能问答系统

发布时间：2024-06-30 20:50

　　智能问答是自然语言处理领域一个非常重要的研究热点,传统的智能问答不能准确地理解用户的意图,从而无法返回准确的答案。因此,提出了基于BERT-CNN算法的智能问答系统,并应用于电影原声领域,可以快速准确地反馈相关信息。首先,构建电影原声的知识图谱,建立节点实体以及实体之间的关系,利用Neo4j图数据库对数据进行存储。然后,通过基于规则和词典的方法进行实体识别,利用BERT-CNN分类算法对用户意图进行分类。最后,根据用户意图和实体,将问句转化成知识图谱的查询语句,在数据库中查询后返回结果。实验结果表明,构建的面向电影原声智能问答系统是可行的,采用BERT-CNN分类算法,分类准确率高达91.24%,能够实时得到问题答案的准确反馈,准确率达到95%以上。

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

图1系统框架

该文设计的基于知识图谱的问答系统,主要结合知识图谱将用户输入的自然语言问句转化为Cypher查询语句。首先需要对用户输入的自然语言问句进行预处理,比如分词、去停用词等,得到实体,然后根据分类算法可以获得问题的分类类别,从而找到该类别的查询模板,接着将实体填入查询模板中就可以从知识....

图2电影原声知识图谱

接下来将展示电影原声的知识图谱,如图2所示,这里将电影原声作为一个中心节点,此节点中包含电影原声的相关属性,例如流派、介质、相关电影、评分以及歌手等等。从这个中心节点也能看到与其他节点的关系,例如电影原声和出版社的关系是“press”。3答案生成算法

图3BERT模型

BERT:BERT模型是一个多层双向Transformer编码器,Transformer是一种注意力机制,可以学习到文本中单词的上下文关系。Transformer原型包含encoder机制和decoder机制,encoder作为输入接受文本,decoder主要负责预测结果。BER....

图4卷积神经网络示意图

卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN):最初应用于图像处理,并且在图像处理领域取得了非常好的效果,同时它可以应用在文本分类上面。文本分类主要是准确无误地提取句子或文档的中心思想,将句子或文档的关键字作为特征去训练分类器进行分类,而CNN....

本文编号：3999053