【摘 要】
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在自动问答系统中，用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点。而自动问答知识库中资源有限，因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键 ［1］ 。针对
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室,昆明理工大学教育技术与网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81360230,81560296)
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在自动问答系统中，用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点。而自动问答知识库中资源有限，因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键 ［1］ 。针对以上问题，提出一种基于自动文摘的答案生成方法。将答案生成转换为特征匹配和自动摘要问题，即计算问句间的相似度并以相似问题的答案构建原始答案集。利用循环神经网络构建序列到序列学习模型实现原始答案集的自动摘要，得到简洁准确答案。
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