基于深度学习的问题分类方法研究

问题分类是问答系统中的重要组成部分。但现阶段的问题分类需要人工制定提取特征的策略和不断优化特征规则。深度学习方法在问题分类上具有可行性,通过自我学习特征的方式表示和理解问题,避免人工特征的制定,从而减少人工代价。针对问题分类,改进了长短期记忆人工神经网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)模型,并结合两者的优势组合成为一种新的学习框架(LSTM-MFCNN),加强对词序语义和深度特征的学习。实验结果表明,该方法在不需要制定繁琐的特征规则的条件下,仍然有较好的表现,准确率达到了93.08%。