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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于BiLSTM-CRF的細粒度知識圖譜問答模型

基于BiLSTM-CRF的細粒度知識圖譜問答模型

2021-06-03 | pdf | 1.61 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  基于知識圖譜的問答中問句侯選主實體篩選步驟繁瑣,且現有多數模型忽略了問句與關系的細粒度相關性。針對該問題,構建基于 BILSTM-CRF的細粒度知識圖譜問答模型,其中包括實體識別和關系預測2個部分。在實體識別部分,利用 BILSTM-CRE模型提高準確性,并將N-Gram算法與 Levenshtein距離算法相結合用于候選主實體的篩選,簡化候選主實體篩選過程。在關系預測部分,分別應用注意力機制和卷積神經網絡從語義層次和詞層次捕獲問句與關系之間的相互聯系。使用rre6Base中的BB2M和FB5M評估數據集進行實驗,結果表明,與針對單一關系的問答方法相比,該模型對于實體關系對的預測準確率更高。

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