【摘 要】
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机器问答是通过自然语言处理技术，使机器可以理解人们用自然语言提交的问题，同时并对问题做出响应回答。针对机器问答进行研究，采用了基于Bert模型的答案选择模型，提出了基于预训练与答案选择模型的机器问答方法。对于答案选择部分，采用全连接神经网络模型和长短时记忆网络两种网络模型结构，并对这两种模型进行对比分析。所采用的模型在NLPCC-ICCPOL DBQA数据集中评价指标ACC@1、MRR、MAP测试
【基金项目】
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广东省普通高校重点科研平台和项目（2020ZDZX3038）； 大学生创新创业训练与培育项目（733735,73321079）；
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机器问答是通过自然语言处理技术，使机器可以理解人们用自然语言提交的问题，同时并对问题做出响应回答。针对机器问答进行研究，采用了基于Bert模型的答案选择模型，提出了基于预训练与答案选择模型的机器问答方法。对于答案选择部分，采用全连接神经网络模型和长短时记忆网络两种网络模型结构，并对这两种模型进行对比分析。所采用的模型在NLPCC-ICCPOL DBQA数据集中评价指标ACC@1、MRR、MAP测试结果分别为0.8102、0.8110、0.7204。在Natural-Conv数据集上评价指标ACC@1、MRR、MAP测试结果分别为0.8380、0.8250、0.8490,其中ACC@1评测结果相较于CNN、LSTM等模型的结果分别提高了0.0854、0.0952。
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