基于卷积神经网络的文档库自动问答模型研究

发布时间：2025-07-08 22:46

　　随着互联网的发展势头越来越强劲,人们在日常生活中也越来越依赖互联网技术,如何在庞大的数据量中精准而高效地获取到有用的信息也越来越重要,学术界和工业界也越多越多的聚焦在自然语言处理领域中的自动问答技术。然而,随着数据的爆发式增长,传统的自动问答技术已经无法满足人们希望智能的获取精准信息的要求,因此,越来越多的学者们利用词语的分布式表示技术和通过神经网络模型学习句子的抽象语义特征来解决这一问题。基于文档库的自动问答任务的核心目标是进行文本匹配和答案选择,其实质是通过计算问题与候选文档之间的相关度来选择与问题相匹配的答案,而如何将词汇和文本所蕴含的深层语义特征用向量更准确的表示出来是解决这一问题的关键,进而才能提高模型的准确率。本文为了提高文本匹配与答案选择模型的准确性,所做的主要工作如下:本文提出一种结合多元特征的自动问答模型,通过在词嵌入层添加问题答案对之间的重叠信息(Overlap),句子中的词语位置信息(Position),以及逆向文档频率(IDF)特征,使得词向量矩阵能够蕴含更多语义信息,对后续神经网络模型学习到更加丰富而精确的文本向量表示起到了提升作用。本文使用的是基于注意力机制的...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１?ＣＢＯＷ［３１］和Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型示意图??

神经网络模型，一般分为两种：ＣＢＯ?Ｗ［３１?］（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ?Ｂａｇ?ｏｆ?Ｗｏｒｄｓ）和?Ｓｋｉｐ＊ｇｒａｍ。??这两种模型的原理都基于分布式的假设，即两个词语在大量的数据集中对应的上下??文相近，则这两个词语语义相似。模型示意图如图２．１所示：??１０??

图２．４多层神经网络结构示意图??２．５．２卷积神经网络??

?激活函数??输入??图２．３神经元结构??假设—个神经元的输入是ｄ维向量尤＝匕，七，，经过加权求和计算以后得??到：??ｄ??ｚ?＝?＾＇ｗｊｘｌ＋ｂ?＝?ｗＴｘ?＋?ｂ?公式（２．６）??／＝１??其中炉是权重向量，ＡｅＪ？是偏置项。通常神经元的输出还会经??过一层激活函数加....

图2万窄卷积示意图

图２．７宽卷积示意图??上图中，输入的句子向量长为７，卷积核大小为５，窄卷积的输出的向量大小为３。??宽卷积在输入的向量两边先补零，然后进行卷积运算，输出向量大小为１１。??还有一种卷积方式叫等长卷积（ｅｑｕａｌ－ｗｉｄｔｈ?ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ），假设输入长度为《，??步长ｓ....

图２．７宽卷积示意图??上图中，输入的句子向量长为７，卷积核大小为５，窄卷积的输出的向量大小为３

（ｚｊＱｊ＼硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ），如示意图分别如下图２．６和２．７所示：??Ｓｉ?Ｓ？??窄卷积??图２．６窄卷积示意图??ｐａｄｄｉｎｇ?ｓ＇?ｓ？?ｐａｄｄｉｎｇ??宽卷积??图２．７宽卷积示意图??上图中，输入的句子向量....

本文编号：4056732