| 基于深度学习的机械智能制造知识问答系统设计 |
| |
| 引用本文： | 朱建楠,梁玉琦,顾复,郭剑锋,顾新建. 基于深度学习的机械智能制造知识问答系统设计[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(5): 1161-1168 |
| |
| 作者姓名： | 朱建楠 梁玉琦 顾复 郭剑锋 顾新建 |
| |
| 作者单位： | 兰州交通大学自动控制研究所,甘肃兰州 730070;甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室,甘肃 兰州 730070;光电技术与智能控制教育部重点实验室,甘肃兰州 730070;浙江大学机械工程学院,浙江杭州,310027;中国科学院科技战略咨询研究院,北京,100190 |
| |
| 基金项目： | 国家科技重大专项;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
| |
| 摘 要： | 为了构建智能制造知识问答系统,促进智能制造知识传递,加快智能制造产业布局,利用深度学习算法对传统问答系统构建流程过于复杂、所需手工与先验知识要求过高、问题与答案无法有效映射等问题进行改进。采用长短记忆神经网络算法来避免一般深度学习算法在进行梯度优化时的梯度消失与梯度爆炸问题,算法中的门机制能够消除链式法则对梯度过度优化的影响,直接对句子的语义做出解析,并利用相似度计算判别回答的正确与否。通过在评测集上的验证实验表明,该语义解析方法能够显著提升问答系统的准确率。
|
| 关 键 词： | 深度学习 智能制造 Encoder-Decoder框架 问答系统 长短记忆神经网络 门机制 相似度 |
Design of knowledge question-answering system for mechanical intelligent manufacturing based on deep learning |
| |
| ZHU Jiannan,LIANG Yuqi,GU Fu,GUO Jianfeng,GU Xinjian. Design of knowledge question-answering system for mechanical intelligent manufacturing based on deep learning[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2019, 25(5): 1161-1168 |
| |
| Authors: | ZHU Jiannan LIANG Yuqi GU Fu GUO Jianfeng GU Xinjian |
| |
| Affiliation: | (Institute of Automatic Control,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;Key Laboratory of Plateau Traffic Information Engineering and Control of Gansu Province,Lanzhou 730070,China;Key Laboratory of Opto-Technology and Intelligent Control,Ministry of Education,Lanzhou 730070,China;School of Mechanical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;Institute of Science and Development,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China) |
| |
| Abstract: | ZHU Jiannan;LIANG Yuqi;GU Fu;GUO Jianfeng;GU Xinjian(Institute of Automatic Control,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;Key Laboratory of Plateau Traffic Information Engineering and Control of Gansu Province,Lanzhou 730070,China;Key Laboratory of Opto-Technology and Intelligent Control,Ministry of Education,Lanzhou 730070,China;School of Mechanical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;Institute of Science and Development,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China) |
| |
| Keywords: | deep learning intelligent manufacturing Encoder-Decoder frame question-answering system long short-term memory gate mechanism similarity |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
