【摘 要】
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为建立一个高质量的问答系统,在建立高校信息知识图谱的基础上,提出一种在问答系统领域进行问句分类的方法,并构建了新的分类模型:基于改进的支持向量机模型、融合注意力机制
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61702293)资助,山东省重点研发计划(批准号:2019JZZY020101)资助
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为建立一个高质量的问答系统,在建立高校信息知识图谱的基础上,提出一种在问答系统领域进行问句分类的方法,并构建了新的分类模型:基于改进的支持向量机模型、融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)模型和BERT-BiLSTM相似度计算模型,并与BERT微调模型作比较。研究结果表明,本问句分类方法能获得较高的问句分类准确率,BERT模型具有更好的分类性能,而将Bi-LSTM和BERT进行融合对句子特征的提取能力更强。
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