排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 237 毫秒
1
1.
基于LSTM的大规模知识库自动问答 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大规模知识库问答的特点, 构建一个包含3个主要步骤的问答系统: 问句中的命名实体识别、问句与属性的映射和答案选择。采用别名词典结合LSTM语言模型进行命名实体识别, 使用双向LSTM模型结合两种不同的注意力机制进行属性映射, 最后综合前两步的结果进行实体消歧和答案选择。该系统在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA任务提供的数据集上的平均F1值为0.8106, 接近评测的最好水平。 相似文献
2.
为了通过预测分析检索量数据来指导商家调整产品开发及经营策略,将检索量数据组织为时间序列,对其用自回归滑动平均(ARMA)模型进行建模预测.先将时间序列进行聚类,仅对聚类中心序列进行ARMA模型识别,同类序列用该模型进行近似建模预测:经过数据预处理、相似性分析、基于相似度的聚类、时间序列预测等过程,得到检索量数据的预测值... 相似文献
3.
术语自动抽取是信息处理领域的基础性课题,日益受到研究者的关注。似然比方法能有效抽取低频词汇,但抽取准确率偏低。为了解决这个问题,将似然比的抽取结果用C-value进行改进。实验证明,两者相结合,在保证似然比方法高召回率的前提下,比单纯依靠似然比方法抽取准确率提高了约8%。 相似文献
4.
分析电子数码领域的产品命名实体识别的难点和特点,提出了一种基于知识库的最大熵模型的产品命名实体识别方法,实现了从中文网络文本中抽取产品命名实体.实验表明,该系统在电子数码领域中能较好地识别出产品命名实体,对产品命名实体的F1值识别性能达到86.91%. 相似文献
1