【摘 要】
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[目的/意义]解决自动问答系统构建过程中数据集构建成本高的问题,以及自动问答过程中仅考虑问题或答案本身相关性的局限.[方法/过程]提出了 一种融合标注问答库和社区问答数据的数据集构建方法,构建问题关键词-问题-答案-答案簇多层异构网络模型,并给出了基于该模型的自动问答算法.获取图书馆语料进行处理作为实验数据,将BERT-Cos、AINN、BiMPM模型作为对比对象进行了实验与分析.[结果/结论]通过实验得到了各模型在图书馆自动问答任务上的效果,本文所提模型在各评价指标上均优于其他模型,模型准确率达87.8
【机 构】
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中国传媒大学图书馆,北京100024
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[目的/意义]解决自动问答系统构建过程中数据集构建成本高的问题,以及自动问答过程中仅考虑问题或答案本身相关性的局限.[方法/过程]提出了 一种融合标注问答库和社区问答数据的数据集构建方法,构建问题关键词-问题-答案-答案簇多层异构网络模型,并给出了基于该模型的自动问答算法.获取图书馆语料进行处理作为实验数据,将BERT-Cos、AINN、BiMPM模型作为对比对象进行了实验与分析.[结果/结论]通过实验得到了各模型在图书馆自动问答任务上的效果,本文所提模型在各评价指标上均优于其他模型,模型准确率达87.85%.[创新/局限]本文提出的多数据源融合数据集构建方法和自动问答模型在问答任务中相对于已有方法具有更好的表现,同时根据模型效果分析给出用户提问词长建议.
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