【摘 要】
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针对传统基于模板匹配、关键词共现、人工特征集合等方法的问答机器人存在用户意图识别耗时、费力且扩展性不强的问题,本文结合地质领域文献中结构化知识问答的复杂特点,使用
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院网络信息中心,中国科学院沈阳计算技术研究所,中国地质图书馆
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1505501),国土资源部大数据科研专项(201511079-3)
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针对传统基于模板匹配、关键词共现、人工特征集合等方法的问答机器人存在用户意图识别耗时、费力且扩展性不强的问题,本文结合地质领域文献中结构化知识问答的复杂特点,使用了基于网格记忆网络(LSTM+CRF+Lattice)与基于卷积神经网络(CNN)融合的优化模型.该模型将用户询问意图识别看作分类问题,首先使用网格记忆网络进行文本信息的命名实体识别及关系抽取,然后使用卷积神经网络将用户输入的其他文本信息进行属性分类,接着将分类结果转化为满足知识图谱查询的结构化方式,最终实现地质知识属性映射的用户询问意图识别.实
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