随着大数据和人工智能的发展,多轮对话算法受到了越来越多的关注.多轮对话回答选择是多轮对话算法中的关键问题之一,其目标是选择与输入消息和对话内容最相关的回答作为应答.近年来,深度神经网络模型在多轮对话回答选择问题上取得了较大进展.然而,如何提取对话上下文和回答中的相关语义信息并从中提取丰富的多粒度语义匹配特征仍然是多轮对话回答选择问题面临的巨大挑战.针对上述问题,本文提出了一种结合词注意力机制的多粒度循环神经网络模型MRNA(MultiGranularity　Recurrent　Neural　Netw　ork　w　ith　Word　Attention).首先,M　RNA使用双通道网络,融合字符级...