文档名：基于注意力机制的上下文相关的问答配对方法
目前,关于问答的大部分研究都是面向正式文本的问答对.然而,与以往研究不同的是,本文关注于社会媒体上存在的非正式文本问答对.非正式文本会存在问题文本里包含多个问题以及回答文本里包含多个回答的情况.针对该情况,提出了一个新的任务:问答配对,即对问题文本的每个问题,从答案文本中找到和该问题相关的句子.首先,从产品问答网站上收集了大规模非正式文本问答对,并在此基础上创建了一个产品问答配对语料库.其次,为了解决非正式文本中存在的噪声问题,提出了一种基于注意力机制的上下文相关的问答配对方法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地提升非正式文本的问答配对的性能.
作者：王路张璐李寿山周国栋
作者单位：苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省苏州市215006
母体文献：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)论文集
会议名称：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)
会议时间：2018年10月19日
会议地点：长沙
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：非正式文本 问答配对 上下文相关 注意力机制
在线出版日期：2021年9月13日
基金项目：
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