本文選題：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 深度學(xué)習(xí)　； 參考：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2017年06期

【摘要】：答案抽取是問(wèn)答系統(tǒng)中的核心內(nèi)容,問(wèn)題及答案句的句法和語(yǔ)義充分理解是找出答案的關(guān)鍵.由于中文自然語(yǔ)言句法語(yǔ)義分析復(fù)雜,人工提取特征難度較大、主觀性較強(qiáng),使之成為中文問(wèn)答系統(tǒng)的研究重點(diǎn)和難點(diǎn).為此本文提出利用深度學(xué)習(xí)的思想主動(dòng)學(xué)習(xí)候選答案深度特征,將答案抽取問(wèn)題轉(zhuǎn)化為特征學(xué)習(xí)與分類問(wèn)題.即用詞向量表征問(wèn)題句和答案句,通過(guò)長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)學(xué)習(xí)其深層語(yǔ)義相關(guān),借助依存句法樹(shù)分析句法結(jié)構(gòu)特征,構(gòu)造深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)問(wèn)題句、答案句和候選答案之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)信息.實(shí)驗(yàn)表明,該方法在不需要制定繁瑣句法語(yǔ)義特征的條件下,仍具有較好的答案抽取性能,MRR值達(dá)到0.71.
[Abstract]:Answer extraction is the core content in the question answering system. The key to find the answer is to fully understand the syntax and semantics of the question and answer sentence. Because of the complexity of syntactic and semantic analysis of Chinese natural language, the difficulty of artificial feature extraction and the strong subjectivity, it has become the focus and difficulty of the Chinese question answering system. In this paper, we use the idea of deep learning to actively learn candidate depth features, and transform the problem of answer extraction into feature learning and classification. That is, word vector representation question sentence and answer sentence, through long and short memory neural network to actively learn its deep semantic correlation, with the help of dependency syntax tree analysis of syntactic structure characteristics, construct depth neural network learning question sentence. The internal correlation between the answer sentence and the candidate answer. The experimental results show that the proposed method still has a good performance of answer extraction and the MRR value is 0.71 without the need to make the complicated syntactic and semantic features.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(14BYY096)資助 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61402419,61272221)資助 國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA011101)資助
【分類號(hào)】：TP183;TP391.3

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本文編號(hào)：1946591