面向Simple Question的自動(dòng)問(wèn)答方法研究
【文章頁(yè)數(shù)】:64 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-1本文組織結(jié)構(gòu)圖
5的訓(xùn)練時(shí)間從48h減少到4h。此外,還進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,研究了實(shí)體候選集大孝負(fù)樣本比例等方面對(duì)模型結(jié)果的影響。1.3.2論文組織結(jié)構(gòu)本文總共包含5個(gè)章節(jié),論文的整體組織結(jié)構(gòu)如圖1-1所示。第一章,介紹了基于知識(shí)庫(kù)的簡(jiǎn)單問(wèn)題問(wèn)答的研究背景和意義,知識(shí)庫(kù)及知識(shí)庫(kù)問(wèn)答方法的國(guó)....
圖2-1問(wèn)答流程示例
72.2總體流程如上節(jié)所示,簡(jiǎn)單問(wèn)題的答案對(duì)應(yīng)于知識(shí)庫(kù)中的一條事實(shí)三元組,,ik<sro>。假設(shè)s,r分別對(duì)應(yīng)問(wèn)句中的主語(yǔ)和謂語(yǔ),如果能找到s對(duì)應(yīng)的實(shí)體is,謂語(yǔ)r對(duì)應(yīng)的關(guān)系kr,那么就可以通過(guò)形如(s,r,?)結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)句獲取賓語(yǔ)實(shí)體o,快速地從知識(shí)庫(kù)中檢索出答案,完成問(wèn)答任....
圖2-3實(shí)體識(shí)別模型框架圖
9的公司名稱。當(dāng)獲取后面的信息時(shí),才能確定它是一家公司的名稱。所以,為了更全面地捕捉每一個(gè)單詞的語(yǔ)義信息,分別采用了一個(gè)正向LSTM和一個(gè)反向LSTM。正向LSTM按照正常語(yǔ)序處理文本,反向LSTM將從句子的末尾逆向處理。對(duì)于單詞xi,分別獲取語(yǔ)義表示ihr和ihs,然后將二者拼....
圖2-4關(guān)系匹配模型
12為了從關(guān)系候選集中選擇出與問(wèn)句匹配度最高的關(guān)系,本章提出的方法是訓(xùn)練關(guān)系匹配模型,將問(wèn)句與關(guān)系的匹配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)二分類問(wèn)題。通過(guò)訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)問(wèn)句q與關(guān)系r是不是相互匹配的,間接完成問(wèn)句中的謂語(yǔ)信息與關(guān)系的語(yǔ)義匹配問(wèn)題。模型結(jié)構(gòu)如圖2-4所示。圖2-4關(guān)系匹配模型為了將問(wèn)句和....
本文編號(hào):3927071
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