【摘 要】
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自动问答系统对用户自然语言方式提出的问题,给出快速准确的答案,引起了学术界与工业界的广泛关注。问题分类任务通过自动判断问题类型,对提高问答系统回答问题的准确率具有
【机 构】
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中国科学院大学电子电气与通信工程学院,中国科学院电子学研究所,中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61725105,61331017）
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自动问答系统对用户自然语言方式提出的问题,给出快速准确的答案,引起了学术界与工业界的广泛关注。问题分类任务通过自动判断问题类型,对提高问答系统回答问题的准确率具有重要意义。本文利用问题和答案的上下文信息,结合卷积神经网络和循环神经网络各自的优势,提出一种混合深度学习模型。除此之外,为了增强问题特征的表达能力,该模型引入注意力机制,提升模型的泛化能力。在360问答数据集进行对比实验验证,实验表明,本文模型相比于传统方法提升了1.6%~5.6%。
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