一种面向问答系统的多标签答案检索模型

问答系统在智能聊天机器人系统中起着至关重要的作用,它从给定的上下文中检索答案,并将预测的文本段作为结果返回给用户。以往的工作大多将此任务建模为一个多分类问题。然而,由于给定的词汇表概率分布稀疏的问题,模型很难获得一个令人满意的结果。本文提出了一种新的方法来解决上述问题。我们将问答任务建模为一个多元二分类问题,并在模型解码器中引入指针网络来预测它是否属于上下文中每个单词标记的起始位置或结束位置。实验结果表明,该模型优于其他基准模型,这证明了该模型的有效性。