基于注意机制编码解码模型的答案选择方法

2017年第18卷第4期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2017年第18卷第4期 doi: 10.1631/FITEE.1601232

基于注意机制编码解码模型的答案选择方法

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. College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China.. Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093, China.. Luoyang Electronic Equipment Test Center, Luoyang 471003, China

发布日期：2017-05-12

摘要

问答技术的重要挑战之一就是解决问题与答案之间的语义空白。机器翻译模型已经被证明能有效的提升解决问题与答案之间的语义空白的效果。本文提出了一种基于注意机制的深度神经网络模型来解决问答系统中的答案选择任务。该模型采用了基于双向LSTM的编码解码模型，编码解码模型是一个被证明再机器翻译领域取得了突出的成绩。我们还在模型中应用了注意力机制来提升模型的效果。本文在一个公开数据集上验证我们实验的有效性，同时通过结合该模型显著提高了我们的问答系统的性能在TREC liveQA 2015的任务中。

关键词

问答技术、答案选择、注意机制、深度学习

正文