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Attention-based encoder-decoder model for answer selection in question answering
被引量:
11
1
作者
Yuan-ping NIE
Yi HAN
+2 位作者
jiu-ming huang
Bo JIAO
Ai-ping LI
《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》
SCIE
EI
CSCD
2017年第4期535-544,共10页
问答技术的重要挑战之一就是解决问题与答案之间的语义空白。机器翻译模型已经被证明能有效的提升解决问题与答案之间的语义空白。本文提出了一种基于注意机制的深度神经网络模型来解决问答系统中的答案选择任务。该模型采用了基于双向...
问答技术的重要挑战之一就是解决问题与答案之间的语义空白。机器翻译模型已经被证明能有效的提升解决问题与答案之间的语义空白。本文提出了一种基于注意机制的深度神经网络模型来解决问答系统中的答案选择任务。该模型采用了基于双向长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)的编码解码模型,编码解码模型是一个被证明再机器翻译领域取得了突出的成绩。我们还在模型中应用了注意力机制来提升模型的效果。本文在一个公开数据集上验证了实验的有效性,同时通过结合该模型显著提高了问答系统的性能在TREC 2015 liveQA的任务中。
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关键词
问答技术
答案选择
注意机制
深度学习
原文传递
题名
Attention-based encoder-decoder model for answer selection in question answering
被引量:
11
1
作者
Yuan-ping NIE
Yi HAN
jiu-ming huang
Bo JIAO
Ai-ping LI
机构
College of Computer
Institute of Information Engineering
Luoyang Electronic Equipment Test Center
出处
《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》
SCIE
EI
CSCD
2017年第4期535-544,共10页
基金
Project supported by the National Basic Research Program (973) of China (Nos. 2013CB329601 and 2013CB329604) and the National Natural Science Foundation of China (Nos. 61372191, 61202362, and 61472433)
文摘
问答技术的重要挑战之一就是解决问题与答案之间的语义空白。机器翻译模型已经被证明能有效的提升解决问题与答案之间的语义空白。本文提出了一种基于注意机制的深度神经网络模型来解决问答系统中的答案选择任务。该模型采用了基于双向长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)的编码解码模型,编码解码模型是一个被证明再机器翻译领域取得了突出的成绩。我们还在模型中应用了注意力机制来提升模型的效果。本文在一个公开数据集上验证了实验的有效性,同时通过结合该模型显著提高了问答系统的性能在TREC 2015 liveQA的任务中。
关键词
问答技术
答案选择
注意机制
深度学习
Keywords
Question answering
Answer selection
Attention
Deep learning
分类号
TP391.4 [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
Attention-based encoder-decoder model for answer selection in question answering
Yuan-ping NIE
Yi HAN
jiu-ming huang
Bo JIAO
Ai-ping LI
《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》
SCIE
EI
CSCD
2017
11
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参考文献
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