基于LSTM的大规模知识库自动问答

被引：36

作者：

周博通

孙承杰

林磊

刘秉权

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

来源：

北京大学学报(自然科学版) | 2018年 / 54卷 / 02期

关键词：

知识库; 自动问答; 命名实体识别; 注意力机制;

D O I：

10.13209/j.0479-8023.2017.155

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

针对大规模知识库问答的特点,构建一个包含3个主要步骤的问答系统:问句中的命名实体识别、问句与属性的映射和答案选择。采用别名词典结合LSTM语言模型进行命名实体识别,使用双向LSTM模型结合两种不同的注意力机制进行属性映射,最后综合前两步的结果进行实体消歧和答案选择。该系统在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA任务提供的数据集上的平均F1值为0.8106,接近评测的最好水平。

引用

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