基于变分自编码器的问题识别方法

摘要：

在非正式问答语料中,往往存在问题文本中包含多个子问题的情况,需要将每个子问题分别识别出来.由于标注样本的数目太小,并且存在海量的未标注样本,可以用半监督深度学习方法来进行问题识别.采用了变分自编码器(variational auto-encoder, VAE),并且结合了在深度学习模型中广泛应用的注意力机制.实验结果表明,不管是F值还是准确率,变分自编码器和注意力机制的结合可以显著地提升问题识别的性能.

关键词：非正式、问题识别、半监督、变分自编码器、注意力机制

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61331011,61672366

在线出版日期：2019-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：79-84