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融合历史答案特征的多粒度语义交互答案排序方法
1
作者
崔伟琪
严馨
+2 位作者
刘艳超
邓忠莹
徐广义
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期1989-1996,共8页
为解决只根据单一特征判断答案质量的问题,提出一种结合历史答案特征及多粒度语义交互判断答案质量的排序方法。通过指针网络提取历史答案特征,用动态注意力剔除掉问答对及历史答案的弱相关部分,采用比较聚合池化提取局部语义特征向量,...
为解决只根据单一特征判断答案质量的问题,提出一种结合历史答案特征及多粒度语义交互判断答案质量的排序方法。通过指针网络提取历史答案特征,用动态注意力剔除掉问答对及历史答案的弱相关部分,采用比较聚合池化提取局部语义特征向量,用池化归纳问答对及历史答案句子信息,通过加权求和提取全局语义特征向量。将问答对及历史答案的局部和全局语义特征向量融合,输入到分类器进行打分,按照得分对候选答案排名。实验结果表明,所提方法有效提升了答案选择的正确率。
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关键词
答案排序
多粒度语义交互
注意力机制
指针神经网络
预训练模型
长短期记忆网络
深度学习
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职称材料
题名
融合历史答案特征的多粒度语义交互答案排序方法
1
作者
崔伟琪
严馨
刘艳超
邓忠莹
徐广义
机构
昆明
理工大学
信息
工程与自动化学院
昆明
理工大学
云南
省人工智能重点实验室
湖北工程学院
信息
技术中心
云南南天电子信息产业股份有限公司昆明南天电脑信息系统有限公司
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期1989-1996,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61562049、61462055)。
文摘
为解决只根据单一特征判断答案质量的问题,提出一种结合历史答案特征及多粒度语义交互判断答案质量的排序方法。通过指针网络提取历史答案特征,用动态注意力剔除掉问答对及历史答案的弱相关部分,采用比较聚合池化提取局部语义特征向量,用池化归纳问答对及历史答案句子信息,通过加权求和提取全局语义特征向量。将问答对及历史答案的局部和全局语义特征向量融合,输入到分类器进行打分,按照得分对候选答案排名。实验结果表明,所提方法有效提升了答案选择的正确率。
关键词
答案排序
多粒度语义交互
注意力机制
指针神经网络
预训练模型
长短期记忆网络
深度学习
Keywords
answers ranking
multi granularity semantic interaction
attention mechanism
pointer network
pre-trained model
LSTM
deep learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合历史答案特征的多粒度语义交互答案排序方法
崔伟琪
严馨
刘艳超
邓忠莹
徐广义
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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