【摘 要】
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前沿相关研究将相似问句识别转化为二元问句匹配识别并取得很大进展.但是在自动问答系统的实际应用场景中存在大量数据,这些方法受限于二元问句匹配识别模式,导致时效性不高.针对这一问题,受人脸识别相关研究的启发,该文提出基于语义空间距离衡量的相似问句识别方法(Semantic Space Distance Method,SSDM).该方法将相似问句识别作为多分类问题进行训练,通过利用人脸识别任务中Margin Softmax损失函数得到语义编码模型.该语义编码模型能够将相似问句在语义空间中聚合,不相似问句在语义空
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
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前沿相关研究将相似问句识别转化为二元问句匹配识别并取得很大进展.但是在自动问答系统的实际应用场景中存在大量数据,这些方法受限于二元问句匹配识别模式,导致时效性不高.针对这一问题,受人脸识别相关研究的启发,该文提出基于语义空间距离衡量的相似问句识别方法(Semantic Space Distance Method,SSDM).该方法将相似问句识别作为多分类问题进行训练,通过利用人脸识别任务中Margin Softmax损失函数得到语义编码模型.该语义编码模型能够将相似问句在语义空间中聚合,不相似问句在语义空间中远离.SSDM方法将相似问句识别转化成语义空间中的向量距离计算,突破二元问句 匹配的方式,保证了一定的高时效性,并且仍然能够在深层语义层面对相似问句进行识别.该方法在Biendata的ASQD数据集中实验测试,取得了比基线方法更优的性能,验证了 SSDM方法的有效性.
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