基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究OA北大核心CSTPCD
QUESTION SIMILARITY OF AUTOMATIC QUESTION ANSWERING SYSTEM BASED ON WORD2VEC AND SYNTACTIC RULES
自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法.构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析.随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据进行测试,结果表明,该方法与TF-IDF方法相比,自动问答系统返回答案的准确率和召回率分别提高了0.259和0.154.
刘杰;白尚旺;陆望东;党伟超;潘理虎
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信息技术与安全科学
自动问答系统Word2vecText-CNN问句相似度
《计算机应用与软件》 2021 (3)
169-174,201,7
山西省中科院科技合作项目(20141101001)山西省重点研发计划(一般)工业项目(201703D121042-1)山西省社会发展科技项目(20140313020-1).