| 基于多注意力CNN的问题相似度计算模型 |
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| 引用本文： | 冯兴杰,张乐,曾云泽.基于多注意力CNN的问题相似度计算模型[J].计算机工程,2019,45(9):284-290. |
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| 作者姓名： | 冯兴杰 张乐 曾云泽 |
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| 作者单位： | 中国民航大学计算机科学与技术学院,天津,300300;中国民航大学计算机科学与技术学院,天津,300300;中国民航大学计算机科学与技术学院,天津,300300 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;创新项目 |
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| 摘 要： | 在智能客服问答系统中,用户所提问句具有咨询意图复杂、上下文相关性弱以及口语化等特点,导致问句相似度计算的准确率不高,出现答非所问的情况。提出一种基于卷积神经网络的相似度计算模型MA-CNN。通过2个不同的注意力机制,同时关注词汇间的语义信息和句子间的整体语义信息,提高智能客服对问题的理解能力。实验结果表明,与基于词向量和基于循环神经网络的模型相比,MA-CNN模型对问句的辨识能力更强,其F1值最高可达0.501。
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| 关 键 词： | 智能客服 文本相似度 词语语义 句子语义 卷积神经网络 注意力机制 |
Question Similarity Calculation Model Based on Multi-Attention CNN |
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