avatar avatar 我的文献 自动问答中问题分类的集成算法研究 单位 新疆大学软件学院; 新疆大学新疆多语种信息技术实验室; 新疆大学信息科学与工程学院 期刊 计算机工程 时间 关键词 子空间结构信息; 深层抽象语义信息; 多头注意力; 卷积神经网络; 双向长短期记忆网络 基金 国家重点研发计划子课题(2017YFB1002103); 国家自然科学基金资助项目(No.61762084); 新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(2018D04019)
摘要
问题分类已成为自动问答研究的一个重要任务,而问题分类可以从句法和语义子空间两个角度进行分析研究,因此,为了捕获旅游文本的句法信息和深层语义子空间信息,我们提出了一种混合多种深度学习模型的集成算法。一种是词级卷积神经网络,它从旅游文本序列中获取低层级的子空间结构信息,以提高文本词级空间结构信息的表征能力。另一种是句子级双向长短期记忆网络,它从文本句子中进一步获取文本的全局深层语义和句法信息,与词级卷积神经网络所获取的低层级空间结构信息形成互补。其次,利用多头自注意力机制将词级卷积神经网络和句子级双向长短期记忆网络进行集成,并对所捕获的特征信息分配注意力权重;最后,通过SoftMax分类器实现旅游文本的准确分类。实验结果表明,相比于传统深度学习模型,所提集成算法提高了旅游文本分类的精度。
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