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基于深度神经网络的知识库问答研究
【摘 要】
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知识库问答相对于传统的搜索引擎能够直接返回精准的答案,在智能客服、语音助手和推荐系统等领域均得到了广泛的应用,可以部分代替人工劳动、减少人力成本,具有重大的研究价值。目前知识库问答主流方法有语义解析、信息抽取和向量建模三种,但它们涉及人工定义的规则及模板,通用性较差。随着深度神经网络的不断发展,端到端的神经网络模型被用来处理知识库问答,在此基础上,本文的研究主要包括了知识库问答中的两个关键技术:实
【出 处】
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武汉纺织大学
【发表日期】
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2021年01期
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