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| 融合粗细粒度信息的长答案选择神经网络模型 | |
| 作者姓名： | 孙源 王健 张益嘉 钱凌飞 林鸿飞 |
| 作者单位： | 大连理工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 大连 116024 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(62076046,61632011,62072070) |
| 摘 要： | 答案选择是问答系统中的关键技术之一,而长答案选择在社区问答系统、开放域问答系统等非实体问答系统中有着重要地位.该文提出了一个结合粗粒度(句子级别)和细粒度(单词或n元单词级)信息的模型,缓解了传统句子建模方式应用于长答案选择时不能把握住句子的全部重要信息的不足和使用比较-聚合框架处理该类问题时不能利用好序列全局信息的缺... |
| 关 键 词： | 长答案选择 多粒度 深度神经网络模型 |
| 收稿时间： | 2019-11-21 |
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