基于智能推荐的检索式问答系统的设计与实现

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:NickFlanders
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伴随着互联网的快速发展,互联网信息日益繁多,搜索引擎作为人们获取互联网信息的主要途径,在日常生活中扮演的角色也愈发重要。但是在检索过程中,却存在一些问题:用户往往很难根据自己的搜索意图直接给出简洁准确的查询,导致搜索引擎无法为用户提供最合适的结果;此外,搜索引擎把包含大量垃圾信息的网页提供给用户,让用户自身经过长时间的阅读来获取结果,使得检索过程的效率低下,体验较为恶劣。本文提出融合用户行为的智能推荐方法的检索式问答系统,提升了用户的检索效率,优化了用户的检索体验。本文主要完成以下三部分工作:1、提出基于点击模型和网络嵌入的查询推荐模型,结合查询时序与用户查询感知注意力的反馈构造方法,建模会话内多次查询的行为从而捕获用户最感兴趣的文档;采用词嵌入和图嵌入模型建模相邻查询间的查询重构关系,增强用户查询的关联性,提高查询表达的可解释性,提升查询推荐模型的准确率。2、利用大规模的预训练模型,在下游阅读理解任务中进行精调;通过改善预训练任务的方式,在不损害模型效果的前提下减少模型参数;结合命名实体识别及词性标注等技术,根据查询词的语义、词性和类别等信息构造符合问答习惯的问句表达,使得用户可以从简短查询直接得到文档中准确简洁的答案。3、以本文提出的查询推荐模型和阅读理解模型为基础,利用Elastic Search开源搜索引擎搭建检索式问答系统,模拟用户检索的完整过程。本文提出的模型在各自领域的公开数据上均取得了显著的性能提升,通过设计模型对比与消融实验,验证了本文提出模型的有效性和可行性。
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