【摘 要】
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随着计算机算力的增强,人工智能也得以快速发展,信息和数据也呈现出指数级爆炸增长,如何从海量数据中精准地获取所需信息已然成为人们研究的热点和目标。问答系统作为解决此类问题的重要途径之一,比如作为其应用的智能客服而言,它不仅可以减少人力成本,而且对于重复率高的问题有标准答案,不会受情绪等人为因素而影响服务质量,并且更加高效快捷。随着人们生活水平的不断提高,保险意识也逐渐增强,通过了解保险进而购买保险来
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随着计算机算力的增强,人工智能也得以快速发展,信息和数据也呈现出指数级爆炸增长,如何从海量数据中精准地获取所需信息已然成为人们研究的热点和目标。问答系统作为解决此类问题的重要途径之一,比如作为其应用的智能客服而言,它不仅可以减少人力成本,而且对于重复率高的问题有标准答案,不会受情绪等人为因素而影响服务质量,并且更加高效快捷。随着人们生活水平的不断提高,保险意识也逐渐增强,通过了解保险进而购买保险来转移家庭风险的人也越来越多,不少人想要了解相关的保险机制。而现有的一些问答系统往往似于聊天机器人,一旦涉及相关专业领域就显得有些人工智障,那么设计一款保险领域的问答系统就能满足人们这方面的需求。本文正是基于上述目的,利用开源的保险数据集Insurance QA来完成保险领域问答系统的研究工作,因为Insurance QA数据集是根据人们在Insurance Library上提问,且由保险领域的资深专业人士进行了解答,进而构成了该数据集。本文研究的主要内容如下:（1）数据集的构建及预处理。本文对Insurance QA语料信息完成正例标签的提取,并对每一个语料完成类别标签的标注。结合维基百科语料与Insurance QA各类别60%的语料信息一起,经去停用词、分词等处理后,生成了word2vec的词向量。（2）设计了一种快速文本匹配方法。首先对文本完成意图识别,判断用户问句对应的保险类别,其次通过改进的余弦相似度算法在相对应的类别问答库里进行粗排,找到top-k个最相似的候选答案,最后通过改进的深度学习相似度计算模型对这k个候选答案分别与用户问句计算相似度值,找到最相似的问题和答案。（3）提出了text BLCNN分类模型,采用Bi-LSTM替换text CNN模型中的固定窗口卷积层,并且融合了原来的text CNN增加一个卷积核的卷积网络,通过最大池化完成最优潜在信息的提取,提高了分类效果。（4）提出了基于注意力机制的ESIM改进模型AG-ESIM。对Bi-GRU引入attention机制,并取代ESIM模型的编码和推理合成层,使模型能够学习到构成句子的各个词语的重要性,从而提高句子的表征能力,提高相似值计算的准确性。本文设计的问答系统模型通过实验结果表明其在精准率、召回率和F1值上均比原模型有所提高,模型在测试集上的测试效果能够满足预期。
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