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文檔簡介
1、智能問答系統(tǒng)是融合了自然語言處理技術(shù)和信息檢索技術(shù)的人工智能產(chǎn)品。根據(jù)目標(biāo)的不同,智能問答系統(tǒng)被分為開放領(lǐng)域與限定領(lǐng)域兩類。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了限定領(lǐng)域的智能問答系統(tǒng),并重點(diǎn)研究和改進(jìn)了相關(guān)算法。本文所實(shí)現(xiàn)的智能問答系統(tǒng)主要包含知識庫梳理、問題理解、問題檢索三大模塊,涉及的技術(shù)包括排序?qū)W習(xí)、詞向量、模糊匹配、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語言模型以及Luence。作者本人的主要工作是改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合向量模型和排序?qū)W習(xí)模型,參與了四川省涼山州
2、政府政務(wù)智能問答系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)。其中混合向量模型、排序?qū)W習(xí)模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)由本人獨(dú)立完成,并參與了涼山州政府政務(wù)智能問答系統(tǒng)的需求分析、詳細(xì)設(shè)計(jì)以及編碼階段。
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合向量模型,主要使用詞向量技術(shù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。其中,詞向量技術(shù)源于谷歌2013年提出的word2vec開源工具,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化目標(biāo)為間隔最大化?;旌舷蛄磕P桶▎柧湎蛄可赡P鸵约按鸢赶蛄可赡P停P蜕傻膯柧湎蛄亢痛鸢赶蛄坎⒉会槍δ硞€(gè)
3、特定分類目標(biāo),而是不同種類的向量彼此之間的間隔最大化。答案向量生成模型在優(yōu)化答案向量的同時(shí)也優(yōu)化問題向量,通過彼此優(yōu)化的方式達(dá)成協(xié)同最優(yōu)效果,組成混合向量模型。
排序?qū)W習(xí)模型是一種運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決排序問題的模型。典型的排序?qū)W習(xí)模型分為三種,以單個(gè)文檔作為訓(xùn)練對象的PointWise模型、以文檔之間偏序關(guān)系作為訓(xùn)練對象的PairWise模型和以文檔列表作為優(yōu)化對象的ListWise模型。本文采用基于ListWise模型的L
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