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联合分类与匹配的FAQ问答模型
被引量:
1
1
作者
莫歧
王小捷
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期76-81,共6页
文本分类或文本匹配是解决基于常见问题和解答(FAQ)问答的2个途径.单独使用分类方法不能有效利用标准问题本身的信息,而单独使用匹配方法时,负样本的选择很困难,为此,提出一类将文本分类和文本匹配方法相结合的模型,不仅能选择真正需要...
文本分类或文本匹配是解决基于常见问题和解答(FAQ)问答的2个途径.单独使用分类方法不能有效利用标准问题本身的信息,而单独使用匹配方法时,负样本的选择很困难,为此,提出一类将文本分类和文本匹配方法相结合的模型,不仅能选择真正需要区分的负例,并且能够有效利用标准问题的信息.实验结果表明,提出的模型在多个FAQ问答数据上能达到最好性能.
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关键词
问答模型
文本分类
文本匹配
原文传递
题名
联合分类与匹配的FAQ问答模型
被引量:
1
1
作者
莫歧
王小捷
机构
北京邮电大学智能科学与技术中心
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期76-81,共6页
文摘
文本分类或文本匹配是解决基于常见问题和解答(FAQ)问答的2个途径.单独使用分类方法不能有效利用标准问题本身的信息,而单独使用匹配方法时,负样本的选择很困难,为此,提出一类将文本分类和文本匹配方法相结合的模型,不仅能选择真正需要区分的负例,并且能够有效利用标准问题的信息.实验结果表明,提出的模型在多个FAQ问答数据上能达到最好性能.
关键词
问答模型
文本分类
文本匹配
Keywords
question answering
text classification
text matching
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合分类与匹配的FAQ问答模型
莫歧
王小捷
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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