一种利用语义相似度改进问答摘要的方法

在搜索引擎中对用户问题直接给出简要的答案(即答案摘要)可以帮助用户更快捷的获取信息。针对这一任务,设计一种基于特征的答案摘要抽取方法。为了进行句子相似性的计算,提出通过使用卷积神经网络表示句子语义和计算相似性,同时给出基于最大间隔学习的网络训练方法。在百度知道问答语料上的实验结果表明,所提出的答案摘要抽取方法能够生成质量良好的简短回答。与基于词袋的相似性计算相比,使用卷积神经网络能够更好地描述句子语义,计算问题和句子之间的相似性,有效地改善答案摘要的质量。     

基于卷积神经网络的自动问答

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.     

基于特征扰动的半监督专家发现方法

专家可为社区问答提供权威的答复,高效精准的专家发现有助于提升问答社区的服务质量.现有社区用户数据中存在噪声标签数据,且由于专家数量较少造成分类数据不平衡,从而降低了监督学习模型的专家发现精度.针对上述问题,本文提出一种基于特征扰动的半监督专家发现方法.该方法构建了一种无标签数据特征扰动策略,利用Sharpening算法实现无标签数据的伪标签化;基于ADASYN算法,通过构建专家用户邻近样本的方式扩充专家样本数据量,缓解分类数据的不平衡;构建联合损失函数,利用有标签和伪标签数据共同训练分类器,增强模型的泛化性能.实验结果表明,该方法在多个评价指标上优于已有模型和方法.     

基于社交关系的问答系统及最佳回答者推荐技术

近年来,社区问答服务系统(CQA)越来越受到人们的欢迎,但随着提问规模的膨胀,获得回答的问题比重逐步降低,且答案质量无法得到保障.为了提高问答系统中问题被解答的概率,并提升答案可信度,文中提出了基于社交关系相似度的社交问答系统(SQA),主动寻找与提问者社交关系紧密且能够回答问题的用户,并提出了针对提问者与最佳回答者的推荐方法.实验结果表明,在主观性强或实时性强等问题集上,文中方法能更快地得到让提问者满意的答案.     

基于知识图谱的抑郁症自动问答系统研究

抑郁症患者对自身认知的不足以及早期筛查方法的缺乏导致很多患者在治疗时就已经是重度抑郁障碍,为改善现状,本研究从抑郁症论文摘要中抽取其知识三元组,构建抑郁症知识图谱,并基于抑郁症知识图谱,开发自动问答系统.该问答系统可以将用户输入的问题进行中文分词,然后用BiLSTM+CRF模型识别问题中的医学实体,再根据模板匹配理解问题中的语义,在所建构的抑郁症知识图谱中查询到对应的答案,以自然语言的形式返回给用户.实验结果表明,基于抑郁症知识图谱的自动问答系统可以有效回答抑郁症相关的问题,具有较高的准确率和使用价值.     

多特征融合的中文问答系统答案抽取算法

随着互联网的迅速发展和Web2.0概念的提出,问答系统以直接返回给用户精确的答案而逐渐成为一种新的信息检索技术.由于问句都是自然语言的形式,涉及到对问句的语义理解及相似度的判断.本文提出了一种基于问句的表层和语义相似度计算方法,通过聚类去除冗余信息,再通过熵的特征计算权值,最后融合多种特征计算问句相似度,进行答案抽取....     

基于记忆的注意力图神经网络专家推荐方法

在问答社区专家推荐算法中,图神经网络主要利用问答社区中用户与问题的交互关系建模,其模型性能取决于交互数据的稠密度,难以对无交互信息的用户及问题进行有效表示学习.针对这一问题,提出了一个基于记忆的注意力图神经网络专家推荐方法.该方法首先设计了面向用户多维特征的联合表示子网络,然后构建了一个记忆网络,为每个问题保存用户回答...     

融合pointwise及深度学习方法的篇章排序

智能问答是让信息获取变得更加智能和便捷的重要途径,其中面向智能问答的篇章排序,对于准确把握用户查询意图,提升用户体验及答案反馈精度都有着十分重要意义。使用深度学习技术来捕获问题及篇章的语义信息,并以此构建到标签的映射模型,然后用训练好的模型来预测新的问题与篇章间的相关度,最后利用预测得到的篇章和问题的相关度指标来对同一问题对应的多个答案篇章进行排序。实验表明该方法在DCG@3指标上可以达到3.979,DCG@5达到5.396。     

基于社区问答数据迁移学习的FAQ问答模型研究

基于FAQ(Frequent Asked Questions)问答技术构建智能客服系统,是当前业界普遍采用的技术方案.基于FAQ构建的问答系统,其返回的结果具有稳定、可靠、质量高的优点;但因受限于人工标注的知识库规模,识别能力有限,容易遇到瓶颈.为了解决FAQ数据集规模有限的问题,给出了数据层面和模型层面的解决方法:在数据层面,利用百度知道爬取相关数据并挖掘语义等价问题,保证了数据的相关性和一致性;在模型层面,提出了一种面向迁移学习的深度神经网络transAT,该模型融合了Transformer强大的特征抽取能力和注意力机制,适用于句子对之间的语义相似度计算.实验表明,该方法可以显著提升模型在FAQ问答任务中的效果,在一定程度上解决了FAQ数据集规模有限的问题.     

面向问答领域的数据增强方法

针对当前自动问答数据增强方法需要大量外部数据的问题,提出一个面向问答模型缺陷的数据增强方法.首先,在训练集上训练好问答模型、问题生成模型以及问答匹配模型;然后,获取问答模型在训练集上预测的所有答案,并选取其中预测错误的答案;再后,使用问题生成模型对这些答案生成相应问题;最后,通过问答匹配模型对生成的问答对进行过滤,保留...