【摘 要】
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传统问答系统只能返回孤零零的实体或短语作为答案,这种答案不是一个自然友好的回复形式,事实上,大多数用户希望问答系统的答案不仅需要内容正确,也需要形式自然。利用联合消
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,南昌工程学院计算机科学与技术,江西师范大学计算机科学与技术
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61702512)
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传统问答系统只能返回孤零零的实体或短语作为答案,这种答案不是一个自然友好的回复形式,事实上,大多数用户希望问答系统的答案不仅需要内容正确,也需要形式自然。利用联合消岐模型把从社区网站获取的自然问题—答案对与知识库进行对齐,研究问答系统中事实类问题的自然答案生成模型。基于知识库的全局表示学习,提出了一个两阶段的自然答案生成模型,第一阶段使用了各种神经网络模型匹配问题和事实,第二阶段利用前后向序列学习模型生成自然语言回复形式的答案。在开放数据集上的实验结果表明,相较于基准系统,该模型不仅能够提升答案准确率14
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