融合pointwise及深度学习方法的篇章排序

庞博^*,刘远超

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001

收稿日期:2017-09-07出版日期:2018-03-20发布日期:2018-03-13
通讯作者:庞博(1993— ),男,硕士,研究方向为自然语言处理. E-mail:bpang@insun.hit.edu.cnE-mail:bpang@insun.hit.edu.cn
作者简介:庞博(1993— ),男,硕士,研究方向为自然语言处理. E-mail:bpang@insun.hit.edu.cn
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61672192,61572151)

Fusion of pointwise and deep learning methods for passage ranking

PANG Bo^*, LIU Yuan-chao

School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, Heilongjiang, China

Received:2017-09-07Online:2018-03-20Published:2018-03-13

摘要/Abstract

摘要： 智能问答是让信息获取变得更加智能和便捷的重要途径,其中面向智能问答的篇章排序,对于准确把握用户查询意图,提升用户体验及答案反馈精度都有着十分重要意义。使用深度学习技术来捕获问题及篇章的语义信息,并以此构建到标签的映射模型,然后用训练好的模型来预测新的问题与篇章间的相关度,最后利用预测得到的篇章和问题的相关度指标来对同一问题对应的多个答案篇章进行排序。实验表明该方法在DCG@3指标上可以达到3.979,DCG@5达到5.396。


PDF全文下载地址:

http://lxbwk.njournal.sdu.edu.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2926