智能問答系統(tǒng)作為人工智能領(lǐng)域下最重要的應(yīng)用之一,近些年越來越受到學(xué)者們的重視。相比于傳統(tǒng)的搜索引擎(如百度,谷歌等)返回冗雜、粗糙的結(jié)果,智能問答系統(tǒng)的結(jié)果往往更加精確、簡潔。同時,伴隨深度學(xué)習(xí)技術(shù)的提升和GPU算力的提高,智能問答系統(tǒng)越來越成熟,基本取代了傳統(tǒng)的人工客服等問答場景。此時,在市場明朗的汽車領(lǐng)域也迫切需要一個好的問答系統(tǒng),來幫助用戶解決購車或行車時遇到的問題,從而提高行車時的用戶體驗。本文首先闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜、語義解析等深度學(xué)習(xí)和智能問答等基本理論;然后,針對汽車行業(yè)垂直領(lǐng)域,探究如何從互聯(lián)網(wǎng)上獲得相應(yīng)的結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并轉(zhuǎn)化為知識圖譜中特定的三元組結(jié)構(gòu);接著,基于處理好的三元組結(jié)構(gòu),研究如何搭建出某特定領(lǐng)域內(nèi)的知識圖譜;最后,針對構(gòu)建好的知識圖譜,結(jié)合自然語言處理中常見的語義解析方法,探索出如何實現(xiàn)一個智能問答系統(tǒng)。在之后的實驗測試中,系統(tǒng)可以對常規(guī)問題有較好的應(yīng)答能力,回答結(jié)果較為準確并且響應(yīng)時間較短。證明了方法的有效性和本文研究的可行性。本文獨立完成上述工作,開發(fā)整個系統(tǒng)。然而,目前系統(tǒng)功能單一、樸素。本文也正持續(xù)推進,繼續(xù)深入,拓展探索相關(guān)問題。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F426.471
【部分圖文】：

一維向量作為神經(jīng)元的輸入號。則有下列公式：是 維的權(quán)重向量。同時， 為數(shù)作用 計算后，得到激活值 數(shù)。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元結(jié)構(gòu)：...dx ]..dwd bf ( )a

函數(shù)：函數(shù)值域在之間

8圖 5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最簡單也是最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括基本元般來說，模型的復(fù)雜度取決于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度，性越強，理論上能夠更好的擬合真實世界。在初，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)無法進行快速的訓(xùn)練，不被于英偉達公司的 和谷歌的[22]快速發(fā)展了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算速度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新受到人們絡(luò)往往都是和語言文字相關(guān)的，比如智能對話，機需要考慮到上下文信息。因而，在圖像領(lǐng)域內(nèi)大GPU TPURNN

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本文編號：2829811