【摘 要】
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科技的迅猛发展引领社会走入大数据时代,随之而来人们也面临着数据爆炸和信息迭代更新过快等实际操作问题。传统搜索引擎单一检索反馈的庞大网页信息已无法满足人们快速获取精准信息的需求。智能问答作为人工智能和自然语言处理方向的研究热点,它能够为用户提供高效准确的答案和智能个性化的服务,目前正被逐步应用于各大商用领域。然而,由于自然语句的语义存在多样性及具有研究价值的限定域问答数据集缺乏,智能问答研究目前仍面
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科技的迅猛发展引领社会走入大数据时代,随之而来人们也面临着数据爆炸和信息迭代更新过快等实际操作问题。传统搜索引擎单一检索反馈的庞大网页信息已无法满足人们快速获取精准信息的需求。智能问答作为人工智能和自然语言处理方向的研究热点,它能够为用户提供高效准确的答案和智能个性化的服务,目前正被逐步应用于各大商用领域。然而,由于自然语句的语义存在多样性及具有研究价值的限定域问答数据集缺乏,智能问答研究目前仍面临着许多瓶颈。本文研究了开放域英文与限定域中文智能问答算法,并对模型进行了测试验证;基于人工智能标记语言设计实现了面向虚拟学习环境的智能问答教学交互系统,验证并拓展了智能问答模型的实际应用价值。研究内容如下:1、研究基于开放域的英文智能问答。针对传统模型无法捕获问题和答案语句依赖关联性的缺点,提出一种融合堆叠双向长短时记忆网络与协同注意力机制的语义理解模型。长短时记忆网络用于获取各词语间的依赖关联性;注意力机制与协同注意力机制生成关联矩阵,捕获问题和答案语句的交互影响与作用,获取语句的进一步特征向量表示;选取智能寻优算法完成参数寻优。在TREC8-13、Wiki-QA与SemEval2015公开问答数据集上进行算法比较和结果分析,实验证明本文模型在语句语义表达上具有较高的准确率和鲁棒性。2、研究基于限定域的中文智能问答。针对目前限定域中文数据集匮乏的境况,构建基于倒立摆实验的限定域问答数据集。采用结巴分词工具包对中文语句进行分词与词性标注,获取标准数据集;基于内容1的工作基础,在模型的特征提取层之前加入一层卷积神经网络,通过卷积池化计算每个词占整个语句的影响比重。在CCKS2018与倒立摆实验数据集上验证分析模型。3、设计面向虚拟学习环境的智能问答系统。基于Unity3D平台搭建虚拟学习环境,设计虚拟教师、虚拟学生等角色模型;构建面向虚拟学习环境的智能问答系统,将所研究的模型作为智能问答引擎,驱动虚拟学习环境中的虚拟角色,实现虚拟学习环境的智能问答交互控制。
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