基于Seq2Seq模型的问答系统研究

论文摘要

如何使聊天机器人的问答系统更加智能,对用户问题的回答更加快速准确甚至具备情感是人工智能领域的研究焦点。基于此,提出了一种基于深度学习和Seq2Seq模型的问答系统的构建方法。该方法以深度学习框架PyTorch为开发工具,构建一个基于Seq2Seq模型并赋予注意力机制的问答系统,并采用束搜索算法比较赋予Bahdanau Attention和Luong Attention两种不同注意力机制的回答效果。实验表明,Seq2Seq模型在Luong Attention机制下采用general模式时,其回答内容大部分都具备合理性,有效地提升了问答系统的智能程度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 简治平,蔡爱雄,李欣,张磊

关键词: 问答系统,门控循环单元网络,序列到序列模型,注意力机制

来源: 广东石油化工学院学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 广东石油化工学院计算机学院

基金: 国家自然科学基金项目(61571147)

分类号: TP391.1;TP18

页码: 48-52

总页数: 5

文件大小: 685K

下载量: 154

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