【摘 要】
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问句实体链接不仅需要大量的数据处理和特征选择工作,而且容易形成错误累积,降低链接效果.针对这种情况,文中提出基于注意力机制的编码器-解码器问句实体链接模型.模型使用双
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学四川省云计算与智能技术高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61572407),国家科技支撑计划课题(No.2015BAH19F02)资助
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问句实体链接不仅需要大量的数据处理和特征选择工作,而且容易形成错误累积,降低链接效果.针对这种情况,文中提出基于注意力机制的编码器-解码器问句实体链接模型.模型使用双向的长短期记忆网络编码问句,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,最后链接到知识库实体.在有关汽车领域车系产品问句和实体数据集上的实验表明,文中模型仅利用较少的上下文信息便可取得良好效果.
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