【摘 要】
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近年来,以自然语言处理为基础的问答系统蓬勃发展并成为各行业热门,其中,教育背景下的课程知识问答系统可将学生问题从时间空间限制中解放出来,提高学习效率。但当问答系统服务对象为小学生时,针对其思维灵活和问题多样等特点,如何提高系统问答质量与效率是研究的重点。针对用户提出的需求,明确小学生课程问答系统目标,以生成式和检索式结合设计了系统总体框架,并针对问答生成模块进行详细分析,重点阐述了改进生成式模型和
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近年来,以自然语言处理为基础的问答系统蓬勃发展并成为各行业热门,其中,教育背景下的课程知识问答系统可将学生问题从时间空间限制中解放出来,提高学习效率。但当问答系统服务对象为小学生时,针对其思维灵活和问题多样等特点,如何提高系统问答质量与效率是研究的重点。针对用户提出的需求,明确小学生课程问答系统目标,以生成式和检索式结合设计了系统总体框架,并针对问答生成模块进行详细分析,重点阐述了改进生成式模型和融入问答风格的方案。对于改进生成式模型,构建了基于注意力机制和残差连接的改进的HRED模型。引入注意力机制对上下文中最邻近语句中的各词语,根据重要程度不同赋予不同权重,以生成更符合当前问答内容的回复,提高系统问答质量。同时在上下文编码的过程中加入残差连接,将当前语句编码与上一语句编码相加后输入下一语句编码中,防止网络过深带来的梯度消失和信息遗失问题,满足问答系统的多轮次交互需求。最后使用最大互信息对候选响应重新排序获取最佳回复,降低问答系统出现无意义回复的概率。对于融入问答风格,为丰富小学生课程问答系统功能,回复语句不仅要求语法正确表达自然,且需较为精准的符合学生选择的风格特性。因此,在HRED模型解码阶段引入BRET模型为问答风格分类器,充分提取文本的有效特征,设计问答风格损失函数辅助模型生成指定类别的风格回复。为评价改进模型和融入问答风格的有效性,分别在相应的公开数据集上设计对比实验,结果表明经改进的模型效果更好,在引入BERT模型为问答风格分类器后模型能更精准的实现问答风格分类,可满足用户对问答生成模块的要求。最后,在对问答系统分析设计的基础上,针对除检索式部分进行实现后,按照测试目标对系统进行测试,结果表明系统可用性较好,能满足用户对系统的要求。
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