針對特定自然問題,答案源搜索的目標是檢索蘊含答案的相關(guān)短文本。在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中高效精準地獲取答案源,能夠有效輔助現(xiàn)有的閱讀理解技術(shù)實現(xiàn)開放域的答案抽取。以統(tǒng)計和語義編碼策略為基礎(chǔ)的相關(guān)度計算模型,已在獲取相關(guān)短文本方面取得了顯著成果。然而,前者雖具有較高時效性,卻往往精度偏低;后者雖精度較高,但卻消耗較大計算成本與時空代價。針對這一問題,文章提出一種密度優(yōu)先策略,旨在利用問題關(guān)鍵詞在短文本中的最大分布密度,實現(xiàn)問題與候選答案源的相關(guān)性度量。利用SQuAD數(shù)據(jù)集進行測試,并與現(xiàn)有方法進行對比。實驗結(jié)果顯示,密度優(yōu)先策略對比其他方法取得了較為明顯的性能優(yōu)勢,并體現(xiàn)了較高的計算效率。

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 答案源搜索的任務定義
2 密度優(yōu)先策略的動機與原理
3 密度優(yōu)先相關(guān)度計算
    3.1 無向圖邊長測量
    3.2 統(tǒng)一的分布面積計算
4 實驗及分析
    4.1 數(shù)據(jù)來源
    4.2 對比模型
    4.3 評價指標
    4.4 實驗結(jié)果
    4.5 性能分析
5 結(jié)論



本文編號：3826339