基于社区问答数据迁移学习的FAQ问答模型研究

邵明锐; 马登豪; 陈跃国; 覃雄派; 杜小勇

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基于FAQ(Frequent Asked Questions)问答技术构建智能客服系统,是当前业界普遍采用的技术方案.基于FAQ构建的问答系统,其返回的结果具有稳定、可靠、质量高的优点;但因受限于人工标注的知识库规模,识别能力有限,容易遇到瓶颈.为了解决FAQ数据集规模有限的问题,给出了数据层面和模型层面的解决方法:在数据层面,利用百度知道爬取相关数据并挖掘语义等价问题,保证了数据的相关性和一致性;在模型层面,提出了一种面向迁移学习的深度神经网络transAT,该模型融合了Transformer强大的特征抽取能力和注意力机制,适用于句子对之间的语义相似度计算.实验表明,该方法可以显著提升模型在FAQ问答任务中的效果,在一定程度上解决了FAQ数据集规模有限的问题.

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来源
《华东师范大学学报：自然科学版》 |2019年第5期|74-84|共11页
作者
邵明锐; 马登豪; 陈跃国; 覃雄派; 杜小勇;
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作者单位

中国人民大学信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
迁移学习; 深度神经网络; FAQ问答;

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