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自動(dòng)問答系統(tǒng)可以幫助人們快速?gòu)暮Ａ课谋局刑崛〕鲇行?a target='_blank' class='arckwlink_none'>信息，而答案選取作為其中的關(guān)鍵一步，在很大程度上影響著自動(dòng)問答系統(tǒng)的性能。針對(duì)現(xiàn)有答案選擇模型中答案關(guān)鍵信息捕獲不準(zhǔn)確的問題，本文提岀了種融合語(yǔ)義信息與問題關(guān)鍵信息的多階段注意力答案選取模型。該方法首先利用雙向LSTM模型分別對(duì)問題和候選答案進(jìn)行語(yǔ)義表示;然后采用問題的關(guān)鍵信息，包括問題類型和問題中心詞，利用注意力機(jī)制對(duì)候選答案集合進(jìn)行信息增強(qiáng)，篩選?opK個(gè)候選答案;然后采用問題的語(yǔ)義信息，再次利用注意力機(jī)制對(duì)TopK個(gè)候選答案集合進(jìn)行信息增強(qiáng)，篩選出最佳答案。通過(guò)分階段地將問題的關(guān)鍵信息和語(yǔ)義信息與候選答案的語(yǔ)義表示相結(jié)合，有效提高了對(duì)候選答案關(guān)鍵信息的捕獲能力，從而提升了答案選取系統(tǒng)的性能。在三個(gè)數(shù)據(jù)集上對(duì)本文所提出的模型進(jìn)行驗(yàn)證，相較已知同類最好模型，最高性能提升達(dá)1.95%。
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