作者：简治平; 蔡爱雄; 李欣; 张磊问答系统门控循环单元网络序列到序列模型注意力机制
摘要：如何使聊天机器人的问答系统更加智能,对用户问题的回答更加快速准确甚至具备情感是人工智能领域的研究焦点。基于此,提出了一种基于深度学习和Seq2Seq模型的问答系统的构建方法。该方法以深度学习框架PyTorch为开发工具,构建一个基于Seq2Seq模型并赋予注意力机制的问答系统,并采用束搜索算法比较赋予Bahdanau Attention和Luong Attention两种不同注意力机制的回答效果。实验表明,Seq2Seq模型在Luong Attention机制下采用general模式时,其回答内容大部分都具备合理性,有效地提升了问答系统的智能程度。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《广东石油化工学院学报》（CN：44-1684/Z）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《广东石油化工学院学报》坚持社会主义的办刊宗旨，注重学术水平和编辑、出版质量，加强管理，不断完善，在各级领导及《学报》编委会的关心指导和编辑部全体同仁的共同努力下，取得了长足的进步，获得了较好的社会效益。
杂志详情
