基于BERT的语义匹配算法在问答系统中的应用

随着知识图谱和自然语言处理技术的高速发展,对智能搜索和智能问答等应用的要求越来越高,语义匹配技术成为其中不可缺少的一环。高效准确的语义匹配算法通过计算两个句子的语义相似度,可以显著提高文本搜索、问答匹配的效率,因此,提出一种基于BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的中文语义匹配算法。该算法将句子转换为特征向量表示,结合Attention机制,计算两个句子的语义相似度进行匹配。经过与传统的语义匹配模型BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)、ESIM(Enhanced Sequential Inference Model)、BiMPM(Bilateral Multi-Perspective Matching)的对比实验,基于BERT的中文语义匹配算法在测试集上准确率、召回率、F1值分别可达86.38%、94.77%、87.43%,均优于以上语义匹配模型算法。