知識庫問答是自然語言處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要任務(wù),其目的是對自然語言描述的問題,從知識庫中查找或推斷出問題答案,關(guān)于知識庫問答的研究具有重要的價(jià)值和意義。使用手工模板實(shí)現(xiàn)知識庫問答是一種經(jīng)典的方法,但是面對復(fù)雜的自然語言,以及與日俱增的用戶問題數(shù)量,傳統(tǒng)的手工模板暴露出模板構(gòu)建難度高、構(gòu)建出的模板數(shù)量少的問題。本文提出了一種基于自動(dòng)生成模板的知識庫問答方法。使用現(xiàn)有的訓(xùn)練問題答案對,在關(guān)系詞典基礎(chǔ)上,自動(dòng)地生成模板,并使用生成出的模板回答測試問題。其次,對于沒有模板匹配或者模板返回答案集合為空的測試問題,本文提出了一種計(jì)算問題之間相似度,使用相似問題協(xié)助進(jìn)行問答的方法,補(bǔ)充完善模板問答方法。本文的主要研究內(nèi)容如下:（1）提出了自動(dòng)的模板生成方法。本文通過遠(yuǎn)監(jiān)督的方法構(gòu)建了關(guān)系詞典,搭建自然語言與知識庫之間的映射。使用訓(xùn)練問題與答案的組合,借助關(guān)系詞典,抽取問題的詞性和依存句法組成的樹結(jié)構(gòu)問題模板,從問題查詢圖中抽取查詢圖結(jié)構(gòu)組成的圖結(jié)構(gòu)查詢模板,問題模板和查詢模板的組合構(gòu)成本文模板。（2）使用自動(dòng)生成的模板回答問題。對于測試問題,將模板庫與問題進(jìn)行匹配,匹配成功的模板會(huì)生成候選查詢。本文使... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

sigmoid函數(shù)

東南大學(xué)碩士學(xué)位論文36通道輸出一個(gè)長度為kernel_num的向量，將這4個(gè)向量將輸入在下一層中，通過向量操作計(jì)算得出問題的語義相似度。4.3.5輸出層在上一層通過卷積操作，得到了4個(gè)長度為kernel_num的向量1、2、3、4。在本層中，首先將四個(gè)向量進(jìn)行橫向拼接，得到維度為一個(gè)4*kernel_num的向量，使用這個(gè)向量作為問題的低維語義向量v=[1,2,3,4]。兩個(gè)問題q1和q2的語義相似度，就可以通過如下公式進(jìn)行計(jì)算：sim(1,2)=cos(1,2)(43)選擇cos函數(shù)作為計(jì)算兩個(gè)向量之間的距離，可以控制結(jié)果在（0，1）之間。本文參考經(jīng)典的HingeLoss，將模型的損失函數(shù)設(shè)置為：(,+,)=(((+,)(,)))(44)損失函數(shù)的目的是最大化正樣本和負(fù)樣本之間的距離，即最大化語義相似問題與語義不相似問題之間的距離。(+,)(,)是正樣本與負(fù)樣本之間的距離，若正負(fù)樣本距離大于margin，則在激活函數(shù)relu的作用下?lián)p失為0；若正負(fù)樣本距離小于margin，正負(fù)樣本間距離太小，則產(chǎn)生損失，反向傳播損失值，迭代更新模型網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。圖4-4激活函數(shù)relu問題“wherearethe<e>headquarterslocated”在這一層就被嵌入式表達(dá)成為向量，候選問題“whereisthe<e>headquarters”使用同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，得到候選問題的嵌入表達(dá)，計(jì)算與之間的余弦值，這個(gè)值就是兩個(gè)問題之間的語義相似度。4.4模型訓(xùn)練在4.3小節(jié)中，本文介紹了問題語義相似度計(jì)算的模型，在這一節(jié)中，本文將介紹模型訓(xùn)練集構(gòu)造和模型參數(shù)的選擇。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3321769