【摘 要】
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特定领域的FAQ问答系统通常存在以下3个问题:(1)如何有效地对句子进行语义表示;(2)如何有效地进行句子间的语义匹配;(3)领域词汇的分词问题。为解决上述3个问题,提出一种基于
【机 构】
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西南石油大学计算机科学学院,中国石油集团测井有限公司西南分公司
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX05020–006)
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特定领域的FAQ问答系统通常存在以下3个问题:(1)如何有效地对句子进行语义表示;(2)如何有效地进行句子间的语义匹配;(3)领域词汇的分词问题。为解决上述3个问题,提出一种基于Tri BiLSTM CNN的深度学习模型。首先,将双向长短期记忆网络和卷积神经网络结合构建网络模型,综合利用了BiLSTM处理序列化数据的优势和CNN捕获局部特征的优势。然后,采用Triplet并列式排列结构进行句子之间的匹配。最后,使用字向量替代词向量,避免了分词错误对模型的影响。在钻井安全领域的真实数据集上进行实验验证,结果
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