查询结果:   胡迁,黄青松,刘利军,冯旭鹏.基于自动文摘的答案生成方法研究[J].计算机应用与软件,2018,35(12):187 - 192,307.
中文标题
基于自动文摘的答案生成方法研究
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
121
英文标题
ANSWER GENERATION METHOD BASED ON AUTOMATIC ABSTRACTING
作 者
胡迁 黄青松 刘利军 冯旭鹏 Hu Qian Huang Qingsong Liu Lijun Feng Xupeng
作者单位
昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明 650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 云南 昆明 650500 昆明理工大学教育技术与网络中心 云南 昆明 650500   
英文单位
Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500,Yunnan,China Yunnan Key Laboratory of Computer Technology Applications, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500,Yunnan,China Educational Technology and Network Center, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500,Yunnan,China   
关键词
答案生成 自动文摘 循环神经网络 序列到序列学习模型
Keywords
Answer generation Automatic abstracting Recurrent neural network Sequence to sequence learning model
基金项目
国家自然科学基金项目(81360230,81560296)
作者资料
胡迁,硕士生,主研领域:自然语言处理,自动问答。黄青松,教授。刘利军,讲师。冯旭鹏,硕士。 。
文章摘要
在自动问答系统中,用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点。而自动问答知识库中资源有限,因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键[1]。针对以上问题,提出一种基于自动文摘的答案生成方法。将答案生成转换为特征匹配和自动摘要问题,即计算问句间的相似度并以相似问题的答案构建原始答案集。利用循环神经网络构建序列到序列学习模型实现原始答案集的自动摘要,得到简洁准确答案。
Abstract
In the automatic question answering system, the questions raised by users are complex and semantically changeable. Since the resources in the automatic question answering knowledge base are limited, the semantic representation of the questions and answers and the semantic matching between answers are the keys to answer generation. Aiming at the above problems, this paper proposed an automatic answer generation method based on automatic abstracting. We transformed answer generation into feature matching and automatic abstracting issues. It meant that the similarity between questions was calculated and the original answer set was constructed with the answers of similar questions. A sequence to sequence learning model based on recurrent neural network was used to achieve automatically abstracting of the original answer set and obtain concise and accurate answers.
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文  章  标  题
作者1
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