【摘 要】
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现阶段,针对商品的自动问答主要由意图识别和答案配置来实现,但问题答案的配置依赖人工且工作量巨大,容易造成答案质量不高。随着知识图谱技术的出现和发展,基于知识图谱的自
【机 构】
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西南财经大学经济信息工程学院,成都晓多科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(71571145)
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现阶段,针对商品的自动问答主要由意图识别和答案配置来实现,但问题答案的配置依赖人工且工作量巨大,容易造成答案质量不高。随着知识图谱技术的出现和发展,基于知识图谱的自动问答逐渐成为研究热点。目前,基于知识图谱的商品自动问答主要是通过规则解析的方法将文本形式问题解析为知识图谱查询语句来实现。虽然减少了人工配置工作,但其问答效果受限于规则的质量和数量,很难达到理想的效果。针对上述问题,该文提出一种基于知识图谱和规则推理的在线商品自动问答系统。主要贡献包括:(1)构建一个基于LSTM的属性注意力网络Siamese
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