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针对传统答案选择模型仅依靠问答对自身信息进行匹配的问题,该研究提出了一种使用多模态知识图谱来增强问答对的答案选择模型。该模型通过设计基于ComplEx(complex embedding)图谱嵌入的方法学习多模态知识图谱嵌入,引入上下文注意力机制并使用CNN网络获取多模态知识图谱的特征表示,使用知识感知注意力方法,将多模态知识图谱提供的背景知识与问答对的文本语义信息融合。以葡萄种植为例,通过搭建葡萄种植多模态知识图谱和构造葡萄种植问答数据集开展试验,试验结果表明: 使用多模态知识图谱有助于模型获取更多信息从而达到更好的效果,在葡萄问答数据集中正确答案的平均倒数排名和平均准确率分别达到了85.02%、84.21%,与其他模型相比平均倒数排名提高2.57个百分点,平均准确率提高了3.96个百分点。该答案选择模型利用多模态知识图谱的知识提高答案选择效果,可为搜索、问答等下游任务提供技术基础。 相似文献
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研究构建了系统所需的基于农业类和生活常识类信息的结构化数据库,在此基础上,通过问句处理、信息检索和答案抽取开发了一个农民信息服务问答系统。描述了系统的结构和工作流程,详细阐述了各部分实现的关键技术。系统提问方式简单方便、答案准确简洁,较好地满足了农民用户实际生活需要。 相似文献
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卢炳卫 《农业图书情报学刊》2006,18(1):103-105
自动问答系统是自然语言处理研究中的一个热门的研究方向,主要集问题分析、信息检索、答案抽取等于一体。本文主要从这三个方面进行详细地阐述。 相似文献
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