【摘 要】
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近年来随着人工智能的快速发展,自动问答系统备受瞩目且发展前景广阔。在生成式自动问答系统构建过程中,面临着由于知识匮乏而带来的生成不准确的问题。针对这个问题,本文将领域词典和知识图谱这两种不同形态的外部知识信息融合到深度模型中,增强对问句的理解,从而提高生成答案的准确性,研究内容如下:（1）针对生成式自动问答系统缺乏外部知识而导致的生成不准确问题,本文提出融合领域词典和拷贝机制的答案生成模型（LEP
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近年来随着人工智能的快速发展,自动问答系统备受瞩目且发展前景广阔。在生成式自动问答系统构建过程中,面临着由于知识匮乏而带来的生成不准确的问题。针对这个问题,本文将领域词典和知识图谱这两种不同形态的外部知识信息融合到深度模型中,增强对问句的理解,从而提高生成答案的准确性,研究内容如下:（1）针对生成式自动问答系统缺乏外部知识而导致的生成不准确问题,本文提出融合领域词典和拷贝机制的答案生成模型（LEP-Transformer）。模型共分成两个部分:知识编码器和知识解码器。知识编码器包含拥有两个知识记忆单元的知识融合模块,可以使Transformer编码器能够有效处理不同文本粒度的长距离依赖问题;在知识解码器中使用Transformer的自注意力机制设计出的拷贝机制,可以使模型在生成答案时拥有再现事实细节的能力。在两种不同长度的问答对数据集上的实验结果说明了模型具备同时建模短文本和长文本序列的能力。（2）针对传统生成模型缺乏外部知识而导致的生成不准确问题,本文提出结合知识图谱的自动问答模型（KG-Transformer）。该模型由KGT编码器和KGT解码器两部分组成。其中KGT解码器直接使用Transformer解码模块,而KGT编码器设计为由检索知识图谱信息的检索模块和对知识信息与问句信息分别编码的双Transformer编码器组成的知识融合模块构成,通过在知识融合结构中使用软切换机制,灵活地在知识向量与问句向量之间进行切换,有效提取知识信息和问句信息并进行融合,能够提高答案生成的准确性和丰富生成答案的内容。通过将LEP-Transformer模型与KG-Transformer进行比较发现,KG-Transformer虽然生成的内容不够准确,但训练成本低且内容丰富。
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