【摘 要】
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问答匹配是社区问答的一项重要且具有挑战性的任务.本文提出了一种面向社区问答匹配的混合神经网络模型.针对问答对序列,提出了融合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(B
【机 构】
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福州大学 数学与计算机科学学院,福州350116福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福州350116;
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问答匹配是社区问答的一项重要且具有挑战性的任务.本文提出了一种面向社区问答匹配的混合神经网络模型.针对问答对序列,提出了融合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型,学习问答对的语义信息及问答对序列的上下文相关性信息;针对用户的历史回答,提出基于多维度注意力机制的用户-问题建模方法,学习用户与问题之间的相关性信息.在SemEval-2015 CQA数据集上的实验结果表明,与现有的社区问答匹配算法相比,本文算法能够有效提高社区问答匹配精度.
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