【摘 要】
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现如今4G网络的普及,WIFI也随处可见,以致于人们获得信息越来越容易.当我们遇到问题时,我们通常都会依赖搜索引擎,找到解决办法.但是我们常用的检索系统往往会提供给我们大量的信息,其中真正的有效的信息是有限的,我们要从中提取出这部分的信息是很困难的.此时我们就可以通过问答系统快速地有效地去解决这个问题.对于刚开始驾车的人们来说.如何正确地驾驶,是至关重要的.为了安全考虑,我们应该选择按照说明书中的
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现如今4G网络的普及,WIFI也随处可见,以致于人们获得信息越来越容易.当我们遇到问题时,我们通常都会依赖搜索引擎,找到解决办法.但是我们常用的检索系统往往会提供给我们大量的信息,其中真正的有效的信息是有限的,我们要从中提取出这部分的信息是很困难的.此时我们就可以通过问答系统快速地有效地去解决这个问题.对于刚开始驾车的人们来说.如何正确地驾驶,是至关重要的.为了安全考虑,我们应该选择按照说明书中的方式去规范地驾驶.随着生活的节奏的加快,我们几乎没有大块的时间去充分地学习.所以我们可以利用问答系统,可随时提供给我们标准答案来应对遇到的问题.本文设计了一个限定领域内的智能问答系统,将说明书上的问题和答案制成数据样本,通过用户的提问与说明书的问答样本里进行比较,计算出它们之间的相似度,将它们按照相似的程度进行排序,将相似程度最高的问题作为用户问的问题,再根据此问题从说明书中找出该问题所对应的答案,最后将答案反馈给用户.本文的问答系统主要研究的是用户提出的问题与样本候选问题的匹配,要完成这个工作有几处难点:第一个是如何较好地利用样本问题;第二个是如何切分关键词;第三个是如何调节正负样本不均衡.为了解决以上几个问题,本文运用了循环神经网络、用到了 TFIDF算法、以及双向长短时记忆网络进行建模.首先手工构建了问答样本,分别建立了基于TFIDF的语义相似度模型以及基于Siamese-BiLSTM的语义相似度模型.结果显示,基于Siamese-BiLSTM的模型性能明显优于基于TFIDF的模型.基于Siamsese-BiLSTM的语义相似度模型在测试集上的准确率为99.52%。
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