【摘 要】
：
自动问答系统对用户自然语言方式提出的问题,给出快速准确的答案,引起了学术界与工业界的广泛关注。问题分类任务通过自动判断问题类型,对提高问答系统回答问题的准确率具有
【机 构】
：
中国科学院大学电子电气与通信工程学院,中国科学院电子学研究所,中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（61725105,61331017）
论文部分内容阅读
自动问答系统对用户自然语言方式提出的问题,给出快速准确的答案,引起了学术界与工业界的广泛关注。问题分类任务通过自动判断问题类型,对提高问答系统回答问题的准确率具有重要意义。本文利用问题和答案的上下文信息,结合卷积神经网络和循环神经网络各自的优势,提出一种混合深度学习模型。除此之外,为了增强问题特征的表达能力,该模型引入注意力机制,提升模型的泛化能力。在360问答数据集进行对比实验验证,实验表明,本文模型相比于传统方法提升了1.6%~5.6%。
其他文献
勒索病毒近年来数量呈爆发式增长,但其中真正的新型家族并不多,多数为已有家族变种。通过研究恶意代码行为特征,提出一种基于序列比对的同源性分析方法。使用沙箱提取勒索病
传统异构数据库存储复制技术只注重数据安全性,忽略了异构数据库存储复制的时效性与可靠性。为此,本文提出一种新的区域网络异构数据库存储复制技术。首先构建区域网络中异构
传统遗传算法很早就在列车运行优化研究中得到了应用,但是由于种群中染色体进化方向的不确定性和局部搜索能力不足,导致收敛速度缓慢和求解质量低下。针对以上问题,本文提出