面向智能问答系统的答案选择与自然语言推理模型

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在信息总量爆炸式增长的背景下,互联网用户需要更快捷的方式从海量的信息中获取有价值的一部分,而问答系统就是可以完成这种任务的工具之一。目前,问答系统在诸多场景下都得到了应用,开放领域的问答系统可以作为一个强化版的搜索引擎,对用户输入的问题作出准确回答。同时,在各个领域的客服系统中,问答系统也有着广泛应用。相比于雇佣人工客服的方式,部署在线问答系统可以有效降低人工成本,同时能够保持长期在线。与此同时,深度学习的应用在许多研究领域都取得了飞速发展,但现有的问答系统对于深度学习相关方法的应用还存在不足之处,因此本文主要研究如何利用深度学习的相关技术应对面向智能问答系统的任务,具体的研究工作包括以下三个部分:(1)针对问答系统中对候选答案进行排序的任务,本文提出了一种基于残差深度可分离卷积与自注意力机制的答案选择模型RDSCS。在该模型中,先后使用深度可分离卷积以及多头部自注意力机制对问句与答句进行编码,提取句子中的语义特征,并得到问题与答案的向量表示,最后再通过余弦相似度计算出每一个候选答案的得分,并按该得分对所有候选答案进行排序。实验结果表明,相比于其他基于深度学习的答案选择模型,该模型能够更准确地从候选答案中选择出正确选项。(2)在与问答系统的多轮交互中,用户对事情的描述可能会出现前后不一致的情况,针对这一问题,本文提出了一种基于混合池化的自然语言推理模型MPMDA,该模型能够有效对该现象进行判断。该模型使用双向长短期记忆网络对句子进行编码,然后对编码的结果使用最大池化与多维注意力进行加权平均的混合池化方法,得到句子的向量表示,最后通过多层前向神经网络得到最后分类的结果。实验结果表明,相比于其他基于深度学习的自然语言推理模型,该模型能够更准确地根据句意对句子的关系进行分类。(3)使用Django框架作为服务端构建了面向保险领域的智能客服系统。该系统共有智能问答、问题搜索以及问题列表三个模块。智能问答模块将本文所提出的RDSCS作为答案选择模型,给用户提供了可以通过输入问句直接获得答案的服务,问题搜索模块实现了基于关键词对问题进行搜索的功能,而问题列表模块将所有常见问题以列表的形式展现给用户。该系统可以从多个方面帮助用户,实现高效率客服工作。
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