【摘 要】
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问句实体链接是问答系统的重要步骤之一,传统的方法都是先识别出问句中的命名实体,然后再链接到知识库,这需要大量的数据处理和特征选择工作,而且容易造成错误累积,降低链接效果.针对这种情况,本文提出基于注意力机制的编码器—解码器实体链接模型AMEDEL.该模型使用双向的长短期记忆网络对问句进行编码,经过注意力机制解码,生成对应的实体指称和消歧信息输出,最后再链接到知识库实体.在有关汽车领域车系产品问句和
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院 四川 成都 611756;四川省云计算与智能技术高校重点实验室 成都 611756
【出 处】
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第六届中国计算机学会大数据学术会议
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问句实体链接是问答系统的重要步骤之一,传统的方法都是先识别出问句中的命名实体,然后再链接到知识库,这需要大量的数据处理和特征选择工作,而且容易造成错误累积,降低链接效果.针对这种情况,本文提出基于注意力机制的编码器—解码器实体链接模型AMEDEL.该模型使用双向的长短期记忆网络对问句进行编码,经过注意力机制解码,生成对应的实体指称和消歧信息输出,最后再链接到知识库实体.在有关汽车领域车系产品问句和实体的数据集上进行实验,结果表明本文提出的模型仅利用很少的上下文信息便取得良好的效果,为实体链接提供了新的思路.
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