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答案选择是问答领域中一项重要的子任务,该任务旨在从候选答案集中选择出正确的答案.传统的模型主要依靠人工提取问答之间的语义相似度特征,并通过分类器或排名算法选择最匹配的答案.近年来的研究工作主要基于深度神经网络自动提取问答的语义相似度特征,并在问答匹配精度上取得了巨大的进步.但是,大多数深度神经网络模型依赖单一的神经网络来获取问答的语义表征,且未充分考虑问答在语义表征上的相互影响,无法充分挖掘问答之间的语义相似信息.针对上述问题,本文提出了一个知识增强的混合神经网络模型KE-HNN(Knowledge-enhanced Hybrid Neural Network). KE-HNN模型采用卷积神经...
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小型微型计算机系统
ISSN： 1000-1220
CN： 21-1106/TP
Year： 2021
Issue： 10
Volume： 42
Page： 2065-2073
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