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基于知识图谱、TF-IDF和BERT模型的冬奥知识问答系统
被引量:
7
1
作者
罗玲
李硕凯
+3 位作者
何清
杨骋骐
王宇洋恒
陈天宇
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期819-826,共8页
传统信息检索技术已经不能满足人们对信息获取效率的要求,智能问答系统应运而生,并成为自然语言处理领域一个非常重要的研究热点。本文针对中文的冬奥问答领域,提出了基于知识图谱、词频-逆文本频率指数(term frequency-inverse documen...
传统信息检索技术已经不能满足人们对信息获取效率的要求,智能问答系统应运而生,并成为自然语言处理领域一个非常重要的研究热点。本文针对中文的冬奥问答领域,提出了基于知识图谱、词频-逆文本频率指数(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)和自注意力机制的双向编码表示(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的3种冬奥问答系统模型。本文首次构建了冬奥问答数据集,并将上述3种方法集成在一起,应用于冬奥问答领域,用户可以使用本系统来快速准确地获取冬奥内容相关的问答知识。进一步,对3种模型的效果进行了测评,测量了3种模型各自的回答可接受率。实验结果显示BERT模型的整体效果略优于知识图谱和TDIDF模型,BERT模型对3类问题的回答可接受率都超过了96%,知识图谱和TDIDF模型对于复合统计问答对的回答效果不如BERT模型。
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关键词
智能问答
冬奥问答
对话模型
知识图谱
TF-IDF
BERT
下载PDF
职称材料
题名
基于知识图谱、TF-IDF和BERT模型的冬奥知识问答系统
被引量:
7
1
作者
罗玲
李硕凯
何清
杨骋骐
王宇洋恒
陈天宇
机构
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
中国科学院大学
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期819-826,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1002104).
文摘
传统信息检索技术已经不能满足人们对信息获取效率的要求,智能问答系统应运而生,并成为自然语言处理领域一个非常重要的研究热点。本文针对中文的冬奥问答领域,提出了基于知识图谱、词频-逆文本频率指数(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)和自注意力机制的双向编码表示(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的3种冬奥问答系统模型。本文首次构建了冬奥问答数据集,并将上述3种方法集成在一起,应用于冬奥问答领域,用户可以使用本系统来快速准确地获取冬奥内容相关的问答知识。进一步,对3种模型的效果进行了测评,测量了3种模型各自的回答可接受率。实验结果显示BERT模型的整体效果略优于知识图谱和TDIDF模型,BERT模型对3类问题的回答可接受率都超过了96%,知识图谱和TDIDF模型对于复合统计问答对的回答效果不如BERT模型。
关键词
智能问答
冬奥问答
对话模型
知识图谱
TF-IDF
BERT
Keywords
Intelligent Q&A
Winter Olympics Q&A
dialogue model
knowledge map
TF-IDF
BERT
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于知识图谱、TF-IDF和BERT模型的冬奥知识问答系统
罗玲
李硕凯
何清
杨骋骐
王宇洋恒
陈天宇
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021
7
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