| 基于社区问答数据迁移学习的FAQ问答模型研究 |
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| 引用本文： | 邵明锐,马登豪,陈跃国,覃雄派,杜小勇.基于社区问答数据迁移学习的FAQ问答模型研究[J].华东师范大学学报(自然科学版),2019(5). |
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| 作者姓名： | 邵明锐 马登豪 陈跃国 覃雄派 杜小勇 |
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| 作者单位： | 中国人民大学信息学院,北京,100872;中国人民大学信息学院,北京,100872;中国人民大学信息学院,北京,100872;中国人民大学信息学院,北京,100872;中国人民大学信息学院,北京,100872 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 迁移学习 深度神经网络 FAQ问答 |
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