文献详情
基于社区问答数据迁移学习的FAQ问答模型研究
外文标题:Transfer learning based QA model of FAQ using CQA data
文献类型:期刊
期刊名称:华东师范大学学报(自然科学版)
年:2019
期:5
页码:74-84
ISSN:1000-5641
关键词:迁移学习 深度神经网络 FAQ问答
所属部门:信息学院
链接地址:http://d.oldg.wanfangdata.com.cn/Periodical_hdsfdxxb201905007.aspx
摘要:基于FAQ(Frequent Asked Questions)问答技术构建智能客服系统,是当前业界普遍采用的技术方案.基于FAQ构建的问答系统,其返回的结果具有稳定、可靠、质量高的优点;但因受限于人工标注的知识库规模,识别能力有限,容易遇到瓶颈.为了解决FAQ数据集规模有限的问题,给出了数据层面和模型层面的解决方法:在数据层面,利用百度知道爬取相关数据并挖掘语义等价问题,保证了数据的相关性和一致性;在模型层面,提出了一种面向迁移学习的深度神经网络transAT,该模型融合了Transformer强大的特征抽取能力和注意力机制,适用于句子对之间的语义相似度计算.实验表明,该方法可以显著提升模型在FAQ问答任务中的效果,在一定程度上解决了FAQ数据集规模有限的问题.
DOI:10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.006
百度学术:基于社区问答数据迁移学习的FAQ问答模型研究
语言:中文
基金:国家自然科学基金
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基于社区问答数据迁移学习的FAQ问答模型研究
本站小编 Free考研/2020-04-17
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