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针对经典的文本匹配模型在问答系统中应用的缺陷和不足,提出了一种基于增强问题重要性表示网络BIWN的答案选择算法.目前,现有的答案选择模型普遍将问题句子和答案句子直接进行匹配,忽略了问题句子和答案句子中的噪声词对匹配的影响.针对这个问题,首先,利用自注意力机制修改问题句子中各个词的权重,生成“干净”的问题句子向量;然后,利用词级交互矩阵捕捉问题句子和答案句子之间的细粒度语义信息,从而有效地弱化了噪声词对正确答案的影响;最后,利用多窗口CNN提取特征信息得到预测结果.基准数据集上的对比实验表明,BIWN模型在答案选择任务的性能优于主流的答案选择算法,MAP值和MRR值提升了约0.7%~6.1%.  相似文献   
2.
隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经网络模型,实现对文本隐式情感的分析.混合神经网络模型分别从单词级和句子级的层次结构中提取更有意义的句子语义和结构等隐藏特征,通过注意力机制关注情绪贡献率较大的特征.该模型在公开的隐式情感数据集上分类准确率达到了77%.隐式情感分析的研究可以更全面地提高文本情感分析效果,进一步推动文本情感分析在知识嵌入、文本表示学习、用户建模和自然语言等领域的应用.  相似文献   
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