基于Seq2Seq的生成式自动问答系统应用与研究
基于深度学习的自然语言处理在智能客服中的应用
基于深度学习的自然语言处理在智能客服中的应用自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的重要研究方向之一，它旨在帮助计算机与人类自然语言进行交流和理解。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自然语言处理在智能客服中的应用正变得越来越广泛。
基于深度学习的自然语言处理技术在智能客服中的应用，可以提供更加智能高效的客户服务体验。
下面将详细介绍深度学习在智能客服中的应用及其在实际场景中的优势。
首先，深度学习技术可以用于实现智能客服系统中的自动问答功能。
自动问答是指通过分析用户提出的问题，并在系统数据库中查找相应答案，智能地回答用户的问题。
传统的自动问答系统通常基于规则或者模板，只能处理少量预定义的问题。
而基于深度学习的自然语言处理技术，可以通过训练神经网络模型来提高系统的问题理解和答案推断能力。
深度学习模型可以通过学习大量的问题与答案对，自动学习问题之间的语义相关性，从而更好地回答用户的问题。
这种方式可以提供更加准确和全面的答案，并且可以适应多样化的问题形式，提高系统的灵活性和适应性。
其次，深度学习技术可以用于情感分析，提升智能客服系统的情感识别和情感应答能力。
情感分析是指通过分析用户问句中的表情、语言、语调等信息，准确识别用户的情感状态，以更好地回应和处理用户问题。
基于深度学习的情感分析技术可以通过构建情感分类器模型，从文本中提取特征，并结合大规模的标注情感数据进行训练，从而实现准确的情感识别。
在智能客服系统中，通过识别用户的情感状态，系统可以更好地理解用户意图，给予恰当的回应和处理，提升用户体验。
此外，深度学习技术在基于文本的对话生成中也发挥着重要作用。
在智能客服系统中，通过深度学习技术生成自然流畅的对话回复，可以使得客服系统更具人机交互的感觉，提供更加自然和流畅的对话体验。
深度学习模型可以通过学习大量的对话数据，自动学习对话的模式和结构，从而生成符合语法和语义规范的对话回复。
seq2seq模型的基本概念和原理
一、序言近年来，随着深度学习技术的不断发展，序列到序列（Seq2Seq）模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功。
该模型被广泛应用于机器翻译、对话系统、摘要生成等任务中，成为深度学习在自然语言处理中的重要组成部分。
本文将对Seq2Seq模型的基本概念和原理进行深入探讨，以便读者对该模型有一个全面的了解。
二、Seq2Seq模型的概念1. Seq2Seq模型的定义Seq2Seq模型是一种深度学习模型，其主要用途是处理序列数据，将一个序列作为输入，然后生成另一个序列作为输出。
在自然语言处理中，通常将一个句子作为输入，然后生成另一个句子作为输出，例如机器翻译任务中将一种语言的句子翻译成另一种语言的句子。
2. 编码器-解码器结构Seq2Seq模型通常采用编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构。
编码器负责将输入序列转换成一个固定长度的向量，解码器则利用该向量生成目标序列。
编码器和解码器可以是循环神经网络（RNN）或者注意力机制（Attention）等结构。
三、Seq2Seq模型的原理1. 编码器编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的向量。
通常采用循环神经网络（RNN）作为编码器，RNN会逐步读入输入序列的每个元素，并不断更新隐藏状态，最终将整个序列的信息编码成一个向量。
2. 解码器解码器的作用是利用编码器生成的向量来生成目标序列。
解码器同样采用RNN结构，它会根据上下文信息逐步生成目标序列的每个元素，直到输出终止符号或者达到最大长度。
3. 注意力机制除了常规的编码器-解码器结构，注意力机制被引入到Seq2Seq模型中，以解决长序列信息传递不畅的问题。
注意力机制能够使解码器在生成每个元素时都能够“注意到”输入序列中不同位置的信息，从而提高翻译质量。
四、Seq2Seq模型的发展和应用1. 发展历程Seq2Seq模型最早由Sutskever等人于2014年提出，并在机器翻译任务中取得了较好效果。
基于Seq2Seq模型的中文自动问答系统设计
基于Seq2Seq模型的中文自动问答系统设计自动问答系统是一种广泛应用于各个领域的人工智能技术，它可以根据用户的提问，从大量的文本数据中自动找到最相关的答案并返回给用户。
而基于Seq2Seq模型的中文自动问答系统则是指利用序列到序列（Sequence-to-Sequence，简称为Seq2Seq）模型来构建中文自动问答系统。
本文将详细介绍基于Seq2Seq模型的中文自动问答系统的设计原理和实现过程。
首先，了解Seq2Seq模型的基本原理对于理解中文自动问答系统的设计至关重要。
Seq2Seq模型是一种常用的深度学习模型，它由两个循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称为RNN）组成，一个用于编码输入序列，另一个用于解码输出序列。
在中文自动问答系统中，输入序列是用户的问题，输出序列是系统生成的答案。
接下来，我们将介绍基于Seq2Seq模型的中文自动问答系统的设计流程。
首先，需要构建一个问题-答案对的数据集，其中问题是用户的提问，答案是预先准备好的文本数据集中的相关内容。
然后，通过分词工具对问题和答案进行分词处理，将每个词转换为对应的向量表示。
接着，使用Seq2Seq模型对问题和答案进行编码和解码。
编码器RNN将问题序列映射为固定长度的隐藏状态向量，解码器RNN根据隐藏状态向量逐步生成答案序列。
最后，根据生成的答案序列再进行分词处理，并将分词结果合并为最终的回答。
为了提高中文自动问答系统的准确性和效果，我们可以采用一些技巧和改进。
首先，可以使用注意力机制（Attention）来帮助模型更好地理解问题和答案之间的关联。
其次，可以引入预训练的词向量来表示词语，以提高向量化的质量和效果。
此外，还可以通过增加训练数据、调整模型参数等方式来进一步改善系统性能。
除了基本的Seq2Seq模型，还可以考虑使用其他更复杂的模型结构来构建中文自动问答系统。
例如，可以引入BiRNN（双向循环神经网络）来提取更丰富的语义特征，或使用Transformer模型来替代传统的RNN结构，提高系统的并行计算能力和表达能力。
基于深度学习的智能问答系统研究
基于深度学习的智能问答系统研究一、引言随着互联网技术的快速发展，人们对于个性化服务和智能化交互的需求不断提高，智能问答系统应运而生。
智能问答系统是以自然语言为交互方式，利用人工智能技术进行语义理解和知识推理，从而对用户提出的问题进行回答。
基于深度学习的智能问答系统是当前研究的热点之一，它利用深度学习模型实现对文本数据的理解和推理能力，进一步提升了智能问答系统的效果和应用范围。
本文将从问题的自然语言理解、知识表示和推理、回答生成等角度深入介绍基于深度学习的智能问答系统的相关研究。
二、问题的自然语言理解智能问答系统的核心部分是问题的自然语言理解，即将用户提出的问题转化为计算机可识别的形式。
深度学习技术在问题自然语言理解中扮演着重要的角色，常用的深度学习模型有循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和卷积神经网络（CNN）等。
在问题自然语言理解中，首先需要进行分词和词性标注。
利用RNN或LSTM等循环神经网络模型进行序列模型学习，可以实现对于自然语言不同层面的理解，从而精确地进行语义解析和关系提取。
在GRU模型中，引入了门控机制和遗忘机制，更加有效地捕捉了序列信息中的长程依赖和上下文关系。
而CNN模型在自然语言处理中，可通过卷积和池化操作实现对于文本信息的抽取和特征提取。
三、知识表示和推理知识表示和推理是智能问答系统中另一个重要的部分，它为系统提供了知识库和知识关系的存储和推理能力。
在基于深度学习的智能问答系统中，常用的知识表示方式包括本体（Ontology）、知识图谱（Knowledge Graph）、向量空间模型（Vector Space Model）等。
本体是一种用于知识共享和重用的形式化描述工具，通过类、属性和关系等概念实现知识的描述和推理。
知识图谱则通过向量空间模型，将词语和实体转化为节点，将它们之间的关系转化为边，从而实现高效的知识表示和推理。
向量空间模型则通过向量计算的方式，将文本信息转化为连续向量，再进行比较和计算。
基于Seq2Seq模型的中文问答系统研究
基于Seq2Seq模型的中文问答系统研究随着科技的发展，人类对于人工智能的研究也越来越深入，其中一个重要的方向就是人工智能的问答系统。
问答系统是指通过计算机和网络技术，让计算机能够像人一样理解问题，并且给出合理的答案。
基于Seq2Seq模型的中文问答系统是一种新兴的问答系统，它是通过机器学习算法让计算机能够理解输入的问题，并且产生计算机可以回答的答案。
一、Seq2Seq模型Seq2Seq模型，也叫做序列到序列模型，是一种通过神经网络来完成序列数据的输入和输出的模型。
它是通过一个编码器将输入序列转换为一个隐藏状态，然后再通过一个解码器将隐藏状态转换为输出序列。
因此，Seq2Seq模型可以用来处理机器翻译、问答等自然语言处理问题。
二、基于Seq2Seq模型的中文问答系统的实现基于Seq2Seq模型的中文问答系统，可以分为两个部分：训练和测试。
具体实现如下。
1. 训练在训练阶段，我们需要收集大量的中文问答语料，然后通过机器学习算法来训练Seq2Seq模型。
具体的训练过程如下：（1）数据预处理在数据预处理阶段，我们需要将中文问答数据进行清洗和格式化，以便于后续的处理。
具体来说，我们需要对数据进行分词、去除停用词、繁简转换等操作。
（2）模型训练在模型训练阶段，我们需要将预处理后的数据输入到Seq2Seq模型中进行训练。
训练结果可以通过损失函数的形式进行评估和调整。
2. 测试在测试阶段，我们需要将输入的问题转化为一个编码器输入序列，然后通过Seq2Seq模型来预测输出的答案序列。
具体的测试过程如下：（1）输入问题在输入问题阶段，我们需要对用户提出的问题进行预处理，包括分词、去除停用词、繁简转换等。
（2）编码器输入在编码器输入阶段，我们需要将预处理后的问题序列输入到Seq2Seq模型的编码器中，产生一个编码器向量作为隐藏状态。
（3）解码器输出在解码器输出阶段，我们需要将编码器向量作为隐藏状态输入到Seq2Seq模型的解码器中，产生一个答案序列作为解码器输出。
基于Seq2Seq的问答系统应用研究
向量是编码器输出的最后一个编码向量， 解码器网络从这同一 个上下文向量解码生成输出序列。 当输入序列较长时，该上下文 向量不能存储足够的信息来准确的生成输出序列。 注意力（At鄄 tention）机制[5]能够解决该问题。 注意力机制需要源序列与目标 序列对齐，每生成一个单词，就会编码得到一个不同的上下文向 量，模型对不同的单词关注度不同。 例如，在进行中英文翻译将 “他 喜 欢 吃 西 瓜 ”翻 译 成 “He likes to eat watermelon”，当 翻 译 得 到 “He”时 ，模 型 更 加 关 注 “他 ”，而 对 其 他 的 字 给 予 较 少 的 关 注 。
2.3 Beam Search 算法 传统的 seq2seq 模型进行解码输出预测结果往往是采用贪 心搜索法（greedy search），选择出现 概 率 最 大 的 单 词 作 为 输 出 ， 然后用该单词作为下一时间步的输入。 以此类推，最终会获得 一个概率最大的序列作为解码预测输出句子。 但是，作为结果 输 出 的 单 词 可 能 在 训 练 语 料 中 的 出 现 的 概 率 就 很 大 ， 比 如 “I don’t know”、“yeah”、“I’m sorry”这类携带信息较少而出现比较 频繁的词。 而某一步错误的输出会导致后面整个序列发生错 误 ， 这 可 能 会 导 致 极 差 的 用 户 体 验 ， 可 以 采 用 束 搜 索 （beam search） 算 法 提 升 回 复 的 合 理 性 和 多 样 性 。 束 搜 索 算 法 指 定 beam_size 的 大 小 ， 返 回 时 输 出 候 选 集 中 的 概 率 最 大 的 前 beam_size 个 结 果 ， 这 beam_size 个 词 分 别 作 为 前 缀 继 续 搜 索 ， 然 后 在 beam_size*beam_size 个 词 中 根 据 生 成 概 率 从 大 到 小 选 择前 beam_size 个词作为下一步 的输入继续搜索。 束搜索算法 获得的回答比贪心搜索更具有合理性和多样性。 3 问答系统设计与实现 3.1 数据集及数据处理 本文所用到的数据集是由美国康奈尔大学搜集整理的开源 语料库 Cornell Movies-Dialogs Corpus。 借用 DeepQA1 的数据处 理方法，将原始语料库构建成包含 159657 条问答对序列的训练 数据。 训练数据中包括 pad、go、eos、unknown 等字符在内总计有 24643 种字符，即字典大小为 24643。pad 字符用于序列补齐，go、 eos 字符用于目标序列（将训练数据中的每一条问答对中的答句 序列记为目标序列）， 告诉解码器网络目标序列的起始和结束， unknown 字符用来替换字典中未曾遇到过的词或者低频词。 将问句序列反序后作为编码器网络的输入，记为 enSeq。 对 每一条目标序列的后面添加 eos 字符，记为 targetSeqs，用于计算 loss 函数。 另外，在 targetSeqs 前面添加 go 字符，用来作为解码 器 网 络 的 输 入 ，记 为 deSeq。 设 置 以 上 三 种 序 列 （即 enSeq，tar鄄 getSeqs，deSeq）的最大长度为 10。 使用 weight 来记录 targetSeqs 的长度，weight 是长度为 10 的列表，长度与 targetSeqs 长度相同 的部分值都为 1，剩下的部分值都为 0。 weight 的作用是使计 算 loss 函数更加准确。 最后，对长度不为 10 的序列进行pad 操作，
基于seq2seq模型的问答系统研究
２ 系统模块介绍
２. １ 门控循环单元网络 ＧＲＵ
门控循环单元( ＧＲＵ) 网络 [６] 可以解决循环神
经网络的梯度消失或爆炸问题ꎬ且比长短时记忆单
元结构更简单ꎬ其结构见图 ３ꎮ 在 ＬＳＴＭ 网络结构
中ꎬ输入门和遗忘门共同协作完成前一时刻的信息
去留ꎬ这显得结构冗余ꎮ 因此ꎬＧＲＵ 采用一个“ 更新
２) :词嵌入层、Ｓｅｑ２Ｓｅｑ 模型和注意力机制ꎮ 在编码
端ꎬ将离散的自然语言单词映射到词向量的连续多
维实数空间ꎬ然后使用神经网络模型对句子进行编
码ꎬ得到中间表示向量ꎬ再基于该历史信息表进行
解码得到对话回复ꎮ 同时ꎬ引入注意力机制可以更
图 ２ Ｓｅｑ２Ｓｅｑ 总体模型结构
好地输出对不同历史信息不同部分的关注度ꎮ
图 １ 问答系统的整体框架
上下文的中间表示向量ꎬ再使用解码器生成答复句子ꎮ 此外ꎬＢａｈｄａｎａｕ 等在机器翻译领域引入 Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ
机制取得了显著效果 [４] ꎮ Ｇｏｏｇｌｅ 研究人员在 Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ 机制基础上构建了 Ｍｕｌｔｉ － Ｈｅａｄ 的 Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ 结构[５] ꎬ
第 ２９ 卷 第 ６ 期
广东石油化工学院学报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
２０１９ 年 １２ 月
Ｖｏｌ. ２９ Ｎｏ. ６
Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ２０１９
单词的总数量ꎮ 这种表示方式有明显的缺点ꎬ一是向量维数非常大ꎬ二是无法刻画词与词之间的语义关
系ꎻ第二种是分布式表示ꎬ其主要特点是维度比 ｏｎｅ － ｈｏｔ 编码小ꎬ还可以表示一定的语义相关性ꎬ但是语
义相关性比较浅层ꎬ且不易于扩展ꎻ第三种是词嵌入ꎬ这种方式将词映射到词向量空间ꎬ通过余弦函数可以
自然语言生成技术在智能问答系统的应用研究
自然语言生成技术在智能问答系统的应用研究一、引言自然语言生成技术是人工智能领域中的重要研究方向之一。
它是指通过计算机算法将结构化数据转化为自然语言文本的过程。
随着信息技术的高速发展，智能问答系统作为人工智能领域的重要应用之一，越来越受到人们的关注。
本文将探讨自然语言生成技术在智能问答系统中的应用研究，并对其发展趋势作出展望。
二、智能问答系统智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用系统，它可以通过分析用户提出的问题，自动匹配相关知识库中的信息，并给出相应的答案。
智能问答系统的主要原理是通过自然语言理解技术将用户的自然语言问题转换为计算机可处理的形式，然后通过知识表示和推理技术，从海量数据中提取出与问题相关的有用信息，并进行相应的推理和分析，最终将答案以自然语言的形式呈现给用户。
三、自然语言生成技术自然语言生成技术是指利用计算机算法将结构化或半结构化数据转化为自然语言文本的过程。
自然语言生成技术主要包括两个方面的内容，即语言模型和文本生成。
语言模型是建立在统计学基础上的一种数学模型，它的主要作用是表示概率分布，用于衡量一个文本片段中的各个词汇在句子中出现的概率。
文本生成是指通过计算机算法从输入数据中生成自然语言文本的过程。
文本生成可以基于规则进行，也可以基于机器学习进行，其中机器学习的方法包括生成对抗网络（GAN）、序列到序列模型（Seq2Seq）等。
四、自然语言生成技术在智能问答系统中的应用智能问答系统需要将计算机中自然语言处理技术处理得到的答案呈现给用户，因此需要使用自然语言生成技术将数据库中的结构化数据转换为自然语言文本。
自然语言生成技术在智能问答系统中的应用主要包括三个方面：1. 答案生成智能问答系统需要根据用户提供的问题和数据库中的信息生成答案。
因为答案需要以自然语言形式呈现给用户，所以需要使用自然语言生成技术，将数据库中的结构化数据转化成自然语言文本。
答案生成可以基于规则进行，也可以基于机器学习算法进行。
基于人工智能的自动问答系统研究及应用
基于人工智能的自动问答系统研究及应用引言随着人工智能技术的发展和普及，自动问答系统（QA System）被广泛应用于各个领域。
这些系统通过自然语言处理技术和机器学习算法来理解用户提出的问题，并返回最合适的答案或解决方案。
自动问答系统在教育、医疗、客服等领域已经取得了显著的成果。
本文将重点介绍基于人工智能的自动问答系统的研究现状和应用。
一、自动问答系统的研究现状自动问答系统是一个复杂的技术系统，涉及自然语言处理、知识表示和推理、互联网搜索等多个领域。
目前，自动问答系统的研究主要集中在以下几个方面。
1. 自然语言理解自然语言理解是自动问答系统中最重要的一部分。
这个阶段需要将用户提出的自然语言问题转化为机器能够处理的形式，如意图识别、实体识别、关系提取等。
目前，自然语言处理技术已经取得了很大的进展，如情感分析、文本分类、语义分析等技术已经可以解决困难的问题。
2. 知识表示和推理知识表示和推理是自动问答系统的另一个关键组成部分。
这个阶段需要将用户的问题与相应的知识库进行匹配，如基于本体的知识表示和推理、基于图谱的知识表示和推理等。
现在，已有大量的知识库可以供自动问答系统使用，如Freebase、YAGO、Wikidata等知识库。
3. 智能检索和融合智能检索和融合是自动问答系统的最后一步。
这个阶段需要将答案或解决方案从不同的知识源中进行合并，如基于关键字的答案检索、基于语义相似度的答案检索、基于本体和知识图谱的答案检索等。
二、自动问答系统的应用自动问答系统在各个领域都有着广泛的应用。
1. 教育领域自动问答系统在教育领域中的应用主要集中在在线学习和MOOC教育上。
学生可以通过自动问答系统向老师提出问题，老师可以利用系统来回答这些问题。
同时，MOOC教育平台也可以通过自动问答系统来对学生进行自动评估和反馈。
2. 医疗领域自动问答系统在医疗领域中的应用主要集中在临床支持系统和医疗智能问答系统上。
临床支持系统可以帮助医生对病情进行准确的诊断和治疗计划，医疗智能问答系统则可以帮助患者更好地理解医学知识和医学问题。
基于深度学习的自动问答系统研究与开发
基于深度学习的自动问答系统研究与开发自动问答系统（Automated Question Answering System, AQAS）是一种通过计算机技术来实现对用户提出的问题进行理解和回答的系统。
基于深度学习的自动问答系统是当前热门的研究方向之一。
本文旨在探讨基于深度学习的自动问答系统的研究与开发。
首先，我们将介绍深度学习在自动问答系统中的应用。
深度学习是一种以模仿人脑神经网络为基础的机器学习方法。
通过构建“深层”的神经网络，深度学习能够处理大规模数据，提取特征，并通过学习来改进性能。
在自动问答系统中，深度学习可以用于语义理解、问题匹配、答案生成等方面。
通过深度学习算法，系统能够理解用户问题的语义，并准确地匹配问题与答案之间的关系，最终生成合适的回答。
其次，我们将探讨基于深度学习的自动问答系统的关键技术。
语义理解是自动问答系统的核心技术之一。
在深度学习中，可以使用自然语言处理技术和神经网络模型来实现语义理解。
例如，可以使用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来处理自然语言序列。
RNN的特点是能够保留上下文的信息，并能够处理任意长度的输入序列。
此外，还可以使用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）来解决长期依赖问题。
这些技术使得系统能够准确地理解用户的问题，为后续的问题匹配和答案生成提供支持。
问题匹配是自动问答系统中的另一项关键技术。
问题匹配的目标是将用户提出的问题与已有知识库中的问题进行匹配，找到相似或相关的问题，在知识库中寻找潜在的答案。
基于深度学习的问题匹配可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）或注意力机制（Attention Mechanism）来实现。
CNN可以通过卷积操作来捕捉问题和知识库中问题的相似性。
而注意力机制可以帮助系统更加关注问题和答案之间的重要部分，提高匹配的准确性。
基于机器学习的智能问答系统研究与应用
基于机器学习的智能问答系统研究与应用智能问答系统是当今人工智能领域的热门研究方向。
它利用机器学习算法和自然语言处理技术，旨在让计算机能够理解人类的自然语言问题，并提供准确、即时的回答。
本文将围绕基于机器学习的智能问答系统展开讨论，包括其研究现状、关键技术以及应用领域等。
首先，我们来了解一下基于机器学习的智能问答系统的研究现状。
近年来，随着深度学习技术的发展，智能问答系统取得了长足的进步。
其中，基于神经网络的模型成为研究的热点之一。
通过训练大规模的语料库，这些神经网络模型可以学习出问题与回答之间的有效映射关系，从而实现准确的问答。
其次，我们探讨基于机器学习的智能问答系统的关键技术。
首先是自然语言处理技术。
通过文本分析、语义理解和信息检索等技术手段，智能问答系统可以将人类的问题转化为计算机可理解的形式，并找到最合适的答案。
其次是机器学习算法。
传统的机器学习算法如朴素贝叶斯算法和支持向量机等被广泛应用于问题分类和答案排序等环节。
而深度学习算法例如卷积神经网络和循环神经网络等则在语义理解和答案生成等任务中发挥了重要作用。
接下来，我们将探讨基于机器学习的智能问答系统的应用领域。
首先是教育领域。
智能问答系统可以为学生提供个性化的学习辅导，解答他们在学习过程中遇到的问题，提供相应的学习资源和指导建议。
其次是客户服务领域。
智能问答系统可以代替人工客服回答常见问题，提供24小时在线的服务，提高客户满意度和工作效率。
再次是医疗健康领域。
智能问答系统可以帮助医生解答病患和家属的问题，提供相关的医疗知识和健康建议，提高医疗服务的质量和效率。
然而，基于机器学习的智能问答系统还存在一些挑战和问题。
首先是语义理解的准确性。
由于人类语言的复杂性和多样性，机器很难准确理解问题的含义，容易出现误解。
其次是知识库的更新和维护。
智能问答系统需要不断更新和维护其背后的知识库，以保持答案的准确性和时效性。
最后是隐私和安全问题。
智能问答系统处理的是用户的个人信息和敏感数据，因此需要加强对用户隐私和安全的保护。
自然语言处理中的文本生成与问答系统技术研究
自然语言处理中的文本生成与问答系统技术研究自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一项关注人类语言和计算机之间交互的技术。
近年来，随着技术的不断进步，文本生成和问答系统成为了NLP领域的研究热点。
本文将重点探讨文本生成和问答系统技术的研究与应用。
首先，我们将介绍文本生成技术在自然语言处理中的应用。
文本生成是指通过计算机自动生成符合语法和语义规则的文本内容。
传统的文本生成方法主要依靠模板填充和规则匹配，但这种方法的灵活性和生成能力有限。
近年来，基于深度学习的文本生成模型取得了重要突破，如递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、变换器（Transformer）等。
这些模型通过学习大规模文本数据的特征和规律，能够更自然地生成文本。
如生成电商平台上的商品描述、自动摘要、机器作文等。
其次，我们将探讨问答系统技术在自然语言处理中的应用。
问答系统是指通过计算机以自然语言形式回答用户的提问。
目前，问答系统已经成为人们日常生活中重要的信息获取方式之一。
问答系统可以分为检索式问答和生成式问答。
检索式问答系统通过对问题和文本库进行匹配，选择最相关的文本作为答案。
生成式问答系统则是通过将问题转化为一个生成任务，生成符合问题意图的答案。
近年来，深度学习模型在问答系统中的应用也取得了显著进展，如基于循环神经网络的序列到序列模型（Sequence-to-Sequence model, Seq2Seq）、注意力机制（Attention）等。
这些技术的引入使得问答系统能够更准确地理解用户的问题并提供相关的答案。
文本生成和问答系统技术的研究在很大程度上依赖于大规模的语料库和语言模型。
语料库是指用于文本处理研究的大量文本数据集合，而语言模型则是对语料库进行训练的模型，用于预测下一个词的概率分布。
目前，大型预训练语言模型（Pretrained Language Models）如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pretrained Transformer）成为了文本生成和问答系统技术的重要基础。
基于自然语言处理的智能问答系统设计及应用
基于自然语言处理的智能问答系统设计及应用智能问答系统是一种基于自然语言处理技术的人机交互系统，能够根据用户的问题快速、准确地给出相应的答案或建议。
本文将就智能问答系统的设计原理、应用场景以及未来发展进行探讨。
一、智能问答系统的设计原理智能问答系统的核心技术是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），其设计原理可分为以下几个步骤：1. 语言理解：智能问答系统通过文本分析和语义理解技术，将用户输入的自然语言问题转换为计算机可以理解和处理的形式。
这一步骤主要包括分词、词性标注、句法分析等。
2. 信息检索：系统根据用户问题中的关键词进行信息检索，在海量的数据中寻找与问题相关的答案或者相关信息。
常见的方法包括倒排索引、词向量模型等。
3. 答案生成：系统根据获取到的相关信息，通过排序、过滤等算法生成与用户问题相匹配的答案。
这一步骤可以采用规则匹配、机器学习等方法。
4. 答案表示：系统将生成的答案按照一定的形式进行表示，可以是文本、图表、音频等形式。
二、智能问答系统的应用场景智能问答系统在许多领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：1. 信息查询：用户可以通过智能问答系统快速获取各类信息，如天气预报、股票行情、新闻资讯等。
这种形式的问答系统通常结合了信息检索技术和自然语言处理技术。
2. 专家系统：智能问答系统可以用于搭建专业领域的知识库，为用户提供专业领域的问题解答和建议。
这种形式的问答系统需要对特定领域进行深入的知识建模和推理处理。
3. 虚拟助手：智能问答系统可以作为虚拟助手嵌入到各类软件或硬件设备中，为用户提供语音交互、问题解答等功能。
例如，智能音箱、智能机器人等。
4. 在线客服：智能问答系统可以为企业提供在线客服解决方案，通过自动化答疑的方式，为用户提供更好的客户服务体验。
三、智能问答系统的未来发展随着人工智能技术的不断进步，智能问答系统也将迎来新的发展机遇和挑战。
基于人工智能的自动问答系统研究与应用
基于人工智能的自动问答系统研究与应用随着信息技术的不断发展和普及，人工智能已经成为了当今社会技术领域的热门话题。
人工智能不仅可以替代人工劳动，降低人力成本，还可以提高工作效率和准确性，带来了广阔的市场前景。
在大数据时代，人工智能也被广泛应用于自动问答系统，为人们提供及时、准确、有效的问题解答服务。
一、自动问答系统概述自动问答系统是一种基于人工智能技术的智能化系统，通过自然语言处理、机器学习、语义分析等技术，实现对问题的智能解答。
自动问答系统可以根据用户输入的问题，推测出用户的意图，并从众多的知识库中查找答案，以最简洁清晰的方式向用户提供答案。
自动问答系统的实现主要依赖于技术的创新，如语义理解和知识图谱等技术，这些技术的应用，使自动问答系统愈发精准。
二、自动问答技术原理自然语言处理是自动问答技术的核心，是将人类语言转换为计算机可识别的语言，实现机器与人之间的对话交流。
自动问答技术依赖于自然语言处理技术对语言的处理分析，如分词、词性标注、句法分析和语义分析等技术。
在这些基础技术上，还需要涉及到实体识别、关系抽取和主题分类等衍生技术，以提高答案的质量和准确性。
三、自动问答系统的应用场景自动问答系统不仅在日常生活中得到广泛应用，在企业信息化、医疗健康、金融服务、教育培训和公共服务等领域也有较好的应用前景。
在企业信息化方面，可以将自动问答系统应用于企业官网、客服热线、社交媒体和微信公众号等渠道，通过自动回答常见问题，为客户提供24小时不间断的在线服务。
在医疗健康方面，自动问答系统可以应用于医疗咨询、电子病历管理、健康管理等领域，通过自动回答患者常见问题，为患者提供7*24小时的健康问答服务。
在金融服务方面，自动问答系统可以应用于新客户服务、资讯查询、贷款申请、在线投诉等领域，通过自动回答客户提出的问题，为客户提供更加智能、丰富的金融服务。
在教育培训方面，自动问答系统可以应用于在线教育、虚拟学习环境、智能学习辅助等领域，通过自动回答学生提出的问题，帮助学生更好地理解和掌握知识。
ChatGPT构建智能问答系统的关键技术
ChatGPT构建智能问答系统的关键技术随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理系统在问答领域的应用变得越来越广泛。
ChatGPT作为一种基于深度学习的语言生成模型，具备构建智能问答系统的潜力。
本文将探讨ChatGPT构建智能问答系统的关键技术。
一、语言模型训练ChatGPT的核心是其训练数据集。
为了构建一个准确、鲁棒的智能问答系统，需要一个大规模且多样化的训练数据集。
这些数据集应该包含通用的问题和回答，涵盖各种不同主题和领域，以便模型能够对各类问题做出准确的回答。
二、序列到序列模型ChatGPT采用了序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）模型的架构。
该模型由编码器和解码器组成，编码器将输入序列转化为固定长度的向量表示，解码器将该向量表示转化为输出序列。
在问答系统中，输入是问题，输出是回答。
Seq2Seq模型的设计使得ChatGPT可以根据输入问题生成相应的回答。
三、Transformer模型ChatGPT使用了Transformer模型来构建其深度神经网络。
相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），Transformer模型具有更好的并行计算能力，使得模型训练更快、效果更好。
Transformer模型通过自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，提高了模型对上下文的理解能力。
四、数据的预处理在将数据输入模型进行训练之前，需要对数据进行预处理。
预处理的步骤包括分词、编码和填充。
分词将输入句子分割成单词或子词的序列，编码将每个单词或子词映射为唯一的整数，填充将序列补齐为固定长度。
预处理保证了数据的格式符合模型的输入要求，使得模型能够正确地处理输入数据。
五、生成式学习ChatGPT采用生成式学习的方法进行训练。
在生成式学习中，模型通过最大化生成真实回答的概率来进行训练。
这种方法使得ChatGPT 能够生成与训练数据类似的回答，并且能够根据输入的问题灵活生成合理的回答。
基于深度学习技术的自然语言问答系统研究与应用
基于深度学习技术的自然语言问答系统研究与应用深度学习技术的火爆已经影响到了人们的生活，包括语言交互领域的自然语言问答系统。
随着人工智能技术和自然语言处理技术的不断发展，深度学习技术已经成为了自然语言问答系统的关键推动力。
本文着重探讨基于深度学习技术的自然语言问答系统研究和应用。
1. 自然语言问答系统的研究背景和意义自然语言问答技术的从业者和研究者呈现出了快速的增长势头，这其中有一个主要原因是智能移动设备被广泛应用，我们可以利用这些设备随时随地进行问题答案的交互。
而自然语言问答系统则是实现这一目的的重要途径。
传统的自然语言问答技术需要基于手动编写的规则，这种方式是以计算机程序员的方式来对自然语言问题进行处理和解答，这显然面临着很多困难，比如大规模数据的处理、模糊语义等。
而深度学习技术可以自行探索问题、提取特征并进行决策，更易于处理自然语言问答中的复杂情况，为自然语言问答技术的发展带来了新的希望。
2. 基于深度学习技术的自然语言问答系统基于深度学习技术的自然语言问答系统可以帮助人们更快捷地获取信息，并解决语言交互中的种种问题。
同时，这种系统还可以帮助企业和政府更快地进行业务处理和信息搜集。
目前，基于深度学习技术的自然语言问答系统主要采用的是神经网络模型，基于神经网络的模型有很多种，包括CNN、RNN、LSTM等。
在处理自然语言的时候，这些模型可以确保语义的正确性和准确性。
基于深度学习技术的自然语言问答系统通常由三个主要模块组成：问答对的生成模块、自然语言理解模块和自然语言生成模块。
问答对的生成模块是指通过对数据进行构建来创建数据集，其中包括文章和问题之间的对应关系。
自然语言理解模块是将输入的自然语言转化为结构化的表达式或命令，这给机器提供了处理查询的方式。
而自然语言生成模块则是将数据转化为自然语言，比如答案等。
3. 基于深度学习技术的自然语言问答系统应用基于深度学习技术的自然语言问答系统可以应用于多个领域：金融、旅游、医疗等，可以帮助用户在不同领域中获取相关信息或解决问题。
基于深度学习的自动问答和问题生成研究
基于深度学习的自动问答和问题生成研究摘要教会机器理解自然语言形式的文本，是当下人工智能的一大难以捉摸并且长远的挑战。
本文致力于研究自然语言处理中的两大任务：自动问答和问题生成。
其中自动问答是指在有了一定知识储备的情况下，机器能够回答对其知识范围内的自然语言形式的提问。
问题生成是指机器在阅读并理解一段文本之后，能够针对该文本提出问题。
一方面，本文认为，自动问答和问题生成已经逐渐成为人机交互的新趋势，另一方面，这两方面的研究对于其他诸如对话系统的人工智能应用的发展极其重要。
本文针对自动问答和问题生成开展的主要工作及创新如下：（1）研究了知识图谱构建技术，完成了受限领域知识图谱的构建工作，设计并实现了基于知识图谱的自动问答模型。
针对问答时出现的问句逻辑比较复杂和问句实体在知识图谱中找不到相关三元组的情况，分别提出了对多实体和多关系问句进行逻辑拆解和用知识三元组与问句的语义相似度构造查询语句的方法，提高了问答系统的理解能力和查全率。
（2）研究了基于知识图谱的问题生成技术。
针对现有技术只能对单个知识三元组提问的缺点，同时结合基于模板的问题生成方式的优点，提出了一种基于多个三元组的问题生成模型，对于给定的任意I个三元组，模型能够针对指定答案自动生成自然语言形式的问题，提高了问题生成模型生成的问题的多样性和难度。
（3）研究了基于自由文本的问题生成技术，利用编码器解码器原理，设计并实现了基于自由文本的问题生成模型，根据给定的自由文本，模型能够在理解文本内容后针对指定答案自动生成自然语言形式的问题。
关键词：深度学习；自动问答；知识图谱；问题生成；语义相似度IIRESEARCH ON AUTOMATIC QUESTIONANSWERING AND QUESTION GENERATIONBASED ON DEEP LEARNINGAbstractTeaching machines to understand texts in the form of natural language is an elusive and long-term challenge for artificial intelligence. This thesis focuses on two major tasks in natural language processing: automatic question answering and question generation. Among them, automatic question answering means that the machine can answer questions about natural language forms within its knowledge scope when it has a certain knowledge reserve. Question generation means that the machine can ask questions about a text after reading and understanding it. On the one hand, this thesis believes that automatic question answering and question generation have gradually become a new trend of human-computer interaction. On the other hand, the research on these two aspects is extremely important for the development of other AI applications such as dialogue system.The main works and innovations of this thesis are as follows:(1) this thesis tackled the construction technology of knowledge graph; completed the construction of knowledge graph in the limited domain; designed and implemented the automatic question answering model based on knowledge graph. In view of the cases that would appear in question answering, such as the complex logic of questions and theIIItriples related to question entities can not be found in the knowledge graph, the methods of decomposing multi-entity and multi-relation questions logically and constructing query statements by computing semantic similarity between knowledge triples and questions are pioneered respectively. And these two methods can improve the understanding ability and recall rate of question answering system.(2) the question generation technology based on knowledge graph is studied. Aiming at the disadvantage of the prior technology that can only question a single knowledge triple, and combining the advantages of the template-based question generation method, a question generation model based on multiple triples is built. For any given number of triples, the model can automatically generate question for the specified answer, which improves the diversity and difficulty of question generation system.(3) the question generation technology based on free text is studied. Using the principle of encoder and decoder, the question generation model based on free text is designed and implemented. According to the given free text, the model can automatically generate question with natural language form for the specified answer after understanding a document.Keywords: Deep learning; Automatic question answering; Knowledge graph; Question generation; Semantic similarityIV目录摘要 (I)Abstract ........................................................................................................................ I II 目录 (V)1绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2研究现状 (3)1.2.1基于知识图谱的自动问答 (3)1.2.2中文问题生成 (6)1.3主要研究内容 (7)1.4研究贡献及创新点 (7)1.5本文内容安排 (8)2基于知识图谱的自动问答 (10)2.1数据预处理 (10)2.1.1中文分词方法 (10)2.1.2词向量 (14)2.2语义相似度算法 (16)2.2.1基于向量空间模型的计算方法 (16)2.2.2基于文本主题模型的计算方法 (18)2.3领域知识图谱构建 (20)2.3.1实体抽取 (21)2.3.2实体关系识别 (27)2.3.3基于问答反馈的知识图谱更新 (33)2.4领域知识图谱问答 (34)2.4.1问句理解 (35)2.4.2答案检索 (36)2.5问答实验及分析 (37)V2.5.1实验环境 (37)2.5.2实验数据 (38)2.5.3评价标准 (38)2.5.4实验结果及分析 (39)2.6本章小结 (40)3基于知识图谱的问题生成 (41)3.1任务定义 (41)3.2问题生成模型 (42)3.3问题生成实验 (44)3.3.1实验数据 (44)3.3.2评价标准 (45)3.3.3实验结果及分析 (46)3.4本章小结 (47)4基于自由文本的问题生成 (48)4.1任务定义 (48)4.2序列生成模型 (49)4.3模型设计 (51)4.3.1编码器 (52)4.3.2解码器 (53)4.4问题生成实验 (54)4.4.1实验数据 (54)4.4.2实验结果及分析 (55)4.5本章小结 (55)5原型系统的设计与实现 (56)5.1自动问答系统 (56)5.1.1自动问答系统的设计 (56)5.1.2自动问答系统的实现 (59)5.2问题生成系统 (63)VI5.2.1问题生成系统的设计 (63)5.2.2问题生成系统的实现 (65)5.3本章小结 (66)6总结与展望 (67)6.1论文总结 (67)6.2工作展望 (68)参考文献 (69)附录 (74)自动问答实例 (74)问题生成实例 (78)攻读硕士学位期间取得的研究成果 (79)致谢 (80)VII1绪论1.1研究背景及意义1956年，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院讨论“如何让机器拥有人类的知识”，首次提出人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念，标志着AI学科的诞生。
一种基于Seq2Seq框架和文本数据处理的问答对生成方法
一种基于Seq2Seq框架和文本数据处理的问答对生成方法周艳平;朱小虎
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2022(50)11
【摘要】为解决从未标记文本中自动化的生成问答对(Q&A),提出了一种基于Seq2Seq框架和自动化构建数据的问答对生成方法(Seq2Seq-TDP-QAG)。
首先,已知段落、问题、答案的阅读理解数据集中,通过构造函数从中获得线索、问题类型信息构造训练数据集,并用数据训练基于Seq2Seq框架的问题生成模型;其次,采用三步取样法从未标记文本中获取答案、线索、问题类型信息,构造问题生成模型的输入数据集,并输入模型中初步生成问题信息;最后,通过数据过滤器来控制问题的质量,生成高质量的问题信息,并和答案组成问答对。
将提出的方法在SQuAD数据集上进行实验,与PCFG-Trans模型相比ROUGE-L和METEOR分别提升18.68和6.13,结果证明,Seq2Seq-TDP-QAG有能够生成质量更高的问答对。
【总页数】6页(P2515-2520)
【作者】周艳平;朱小虎
【作者单位】青岛科技大学信息科学技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】P413
【相关文献】
1.基于Seq2Seq的生成式自动问答系统应用与研究
2.基于Seq2Seq的问答系统应用研究
3.基于Seq2Seq模型的问答系统研究
4.基于Seq2Seq模型的问答系统研究
5.认知行为干预对冠心病支架植入术后患者运动恐惧的影响
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工智 能研究 的重要 应用方 向。它的研究是使计 算机理 解人类 的语 言 。从词性 标注 、 分词 、 切词等基础 的任务 到语言模型【 ４ 、 机器翻译 】 、 自动问答 和对话 系统 等
复杂任务 ， 自然语 言处理 的应用 场景非 常的广泛 。
回复式 网络 （ Ｒ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ） 理论上是 种深度 神经 网络 。它的特点是能 处理任意长度 的输 入 和输 出序列 ， 因此 回复式 神经 网络被 广泛 应用 在 自
Ｌ Ｓ Ｔ Ｍ） Ｈ － Ｌ ２ ］ 。如 图 １ 所 示 的是 一个 门 回复单元 的基础
结构 ， 它通过在 回复式 神经 网络 中添加 更新 门和重置 门来解 决 回复 式神经 网络 的梯 度消失 问题 。其 中 ， 门
复杂 的逻辑 推理 和算术 推理 。 因此 ， 本 文主要 的研 究
内容 的是 Ｓ ｅ ｑ ２ Ｓ ｅ ｑ模 型在 自动 问答系统 中 的推理 部分
用到 了 自然 语 言处理 的各个 任务 中 ， 例 如神 经机器 翻
译模 型 ， 自动问答 系统模 型 以及语言模 型等 。
现代 计算 机 ２ ０ １ ７ ． １ ２ 下 囝
李 武波 ， 张蕾 ， 舒鑫
（ 四川大学计算机学 院 ， 成都 ６ １ ０ ０ ６ ５ ）
摘要 ：
由于要处理 复杂的推理 问题 ， 同时要求处理 输入序列生成 输 出序列 ， 生成式 自动 问答 系统被视 为成为 自然语 言处 理 中一项 困难 的任务 。Ｓ ｅ ｑ ２ Ｓ ｅ ｑ模 型的提 出为序列 到序列 的生成模 型提供 一个新 的结构基 础 。基 于 Ｓ ｅ ｑ ２ Ｓ ｅ ｑ基础 结 构设 计并 实现一个轻 量级 的生成 式 自动 问答 模型 。通过一个综 合检验 自动问答 系统 性能 的数 据集 ｂ Ａ ｂ Ｉ 一 １ ０ ｋ ， 验证 与分 析基于 Ｓ ｅ ｑ ２ Ｓ ｅ ｑ的生成式 自动问答系统模型在 ２ ０ 种不 同类 型的推理任务上性能 。
且取得 了很大 的成 功 ， 。可 以说 Ｓ ｅ ｑ ２ Ｓ ｅ ｑ结构 的提出 为序列到序列类型任务 的提供 了一种新 的基础 结构。 自动 问答 系统也是一 种序列到序列类 型 的 自然处
１ ． ２ 回复 式神 经 网络
在深 度学 习 中 ， 回复式神 经 网络是 一种 常见 的 网 络结构 。如公式所示 ， 在 回复式神 经网络 ， 每一 时刻的
０ 引 言
自然 语 言 处 理 （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ） 是 人
的性 能验证 与分 析 。
１ 背景
１ ． １ 自动 问答 系统
在早期 ， 自动 问答 系统是 限制 在医疗 ， 教 育等特定 领域 。特定领域 的 自动问答 系统 叫做封闭式 自动问答
关键 词 ：
自动 问答 系统 ；自然语 言处理 ； 深度学习 ； 回复式神经 网络
基金项 目：
国家重点研 发计划 资助（ Ｎ ｏ ． ２ ０ １ ６ Ｙ Ｆ Ｃ ０ ８ ０ １ ８ ０ ０ ） 、 大数据分析 四川省青年科技创 新研 究团 队（ Ｎ ｏ ． ２ ０ １ ６ Ｔ Ｄ ０ ０ １ ８ ）
一
系统 ， 这 种系 统大部 分是 基于信 息检 索和信 息提 取技 术 而成 的。但是 随着 技术 的发展 ， 越来 越 多的 团队开
始研 究开 放领 域 的 自动 问答 系统 （ 开放 式 自动 问答 系 统） 。开放 式 自动 问答 系统 比封 闭式 的 自动问答 系统 有更 加广 泛 的应 用场 景并且 不 限制提 问 内容 ，实验证 明 门回复单元在 收敛性
上 优 于长 短时记 忆 网络 （ Ｌ ｏ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ — Ｔ ｅ ｒ ｍ Ｍ ｅ ｍ ｏ ｒ ｙ ，
短 文 本 标 记 为 ， ， …， 和 问 题 标 记 为
， ， …
，
似 。本文中是采用 了预训的词 向量 Ｇ ｌ ｏ Ｖ ｅ ，
理任 务 。在 本文 中， 我 们 主要 研究 阅读 理解式 的 自动
问答系统 ， 该系统通过输 入短文本 和问题 ， 自动 的生成 问题 的答 案 。 自动 问答 系统 的难点 在于其 中可能 包含
网络输 出会 同外部 输入 一起再 次输 入到 网络 中 ， 其计
算方 法如公 式 （ １ ） 所示 。因此这样 的网络结 构非 常适 合处 理 序 列类 型 的数 据 。 回复式 神 经 网络 被 广泛 应
、 ＼
开发案例
ｈ ＝ － 厂 （ ＋
１ ． ３ 门回复单元
）
２ ． １ 编 码模 块 编码模块 由两个编码器组成 ， 每个编码器 中包括一 个一层 的 Ｇ Ｒ Ｕ 。在本文 的自动 问答系统 中， 输入序列是
门 回复单 元 （ Ｇ ａ ｔ ｅ Ｒ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ Ｕ ｎ ｉ ｔ ， Ｇ Ｒ Ｕ） 是 一 种特
然语 言处 理任 务 中。在语 言模 型任 务 中 ， Ｂ ｅ ｎ ｇ ｉ ｏ 通 过 回复 式神 经 网络建模 取得 了很好 的效果 ， 超 过 了传 统 的语言模型结构ｎ 。神经机器 翻译任务上 ， 首次提出的
能简单地 把信息检 索和提取技术直 接应用开放式 自动
问答系统 。
Ｓ ｅ ｑ ２ Ｓ ｅ ｑ模型 也是采 用 了 回复式 神经 网络结 构建模 并
馊 秦
／
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ７ ） ３ ６ — ０ ０ ５ ４ ～ ０ ４
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ７ ． ３ ６ ． ０ １ ４
基于 Ｓ ｅ ｑ ２ Ｓ ｅ ｑ的 生成式 自动问答 系统 应用与研究