时序增强的知识记忆网络在问答中的应用

2018年第19卷第1期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2018年第19卷第1期 doi: 10.1631/FITEE.1700788

时序增强的知识记忆网络在问答中的应用

. College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China.. School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430000, China.. Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China.

发布日期： 2018-04-23

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摘要

问答系统旨在为人类以自然语言提出的问题提供具体答案。如何对问题做出有效回答是该领域的热点问题。在问答系统研究中，对于给定问题与其相应答案，现有方法通常侧重于模拟问答语料间语义相关性或句法关系。当一个问题包含的答案线索非常少时，这些模型大多受到影响。本文设计了一个名为时序增强型知识记忆网络（temporality-enhanced knowledge memory network, TE-KMN）的架构，并将该模型应用于一个名为Quiz Bowl的知识竞赛问答数据集。与多数现有方法不同，该模型不仅对文本内容进行编码，也对问题中连续语句间能够逐步揭示答案的时序线索进行编码。此外，该模型通过协同使用外部知识，能够更好理解给定问题。实验结果表明，该方法性能优于目前几种最先进方法。

关键词

问答系统 ; 知识记忆 ; 时序增强