联合分类与匹配的FAQ问答模型

莫歧, 王小捷

北京邮电大学 智能科学与技术中心, 北京 100876

收稿日期:2018-11-28
通讯作者:王小捷(1969-),男,教授,博士生导师,E-mail:xjwang@bupt.edu.cn.E-mail:xjwang@bupt.edu.cn
作者简介:莫歧(1994-),男,硕士生.

Combining Text Classification and Text Matching for FAQ-Based Question Answering

MO Qi, WANG Xiao-jie

Center for Intelligence of Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China

Received:2018-11-28

摘要/Abstract

摘要： 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.
中图分类号:
TP391.1

引用本文

莫歧, 王小捷. 联合分类与匹配的FAQ问答模型[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(4): 76-81.
MO Qi, WANG Xiao-jie. Combining Text Classification and Text Matching for FAQ-Based Question Answering[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2019, 42(4): 76-81.





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