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基于LSTM的食品安全自动问答系统方法研究 被引量：11
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作者 陈瑛 陈昂轩 +2 位作者 董玉博 赵筱钰 侯文俊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期380-384,共5页
为高效、准确、全面获取食品安全相关信息,以食品安全文本为研究对象,采用Lucene全文检索架构和长短期记忆神经网络(Longshort-term memory,LSTM)构建了食品安全自动问答系统。依托于从互联网爬取的文本作为非结构化数据集,利用检索架... 为高效、准确、全面获取食品安全相关信息,以食品安全文本为研究对象,采用Lucene全文检索架构和长短期记忆神经网络(Longshort-term memory,LSTM)构建了食品安全自动问答系统。依托于从互联网爬取的文本作为非结构化数据集,利用检索架构扩充人工标注的问题答案对规模,并以此训练了可以判断问题和答案候选句匹配程度的LSTM模型。基于Lucene检索机制进行答案候选集提取和基于LSTM模型进行答案提取,构建了一个可根据食品安全相关问题给出答案所在句子的问答系统,并对比了基于Lucene直接检索的答案抽取和基于LSTM的答案抽取这两种方法。结果表明,当候选文档数量增加时,基于LSTM模型的问题答案匹配方法,其平均准确度始终高于基于Lucene检索方法的平均准确度;而候选句子数量较小时,基于LSTM模型的问题答案匹配方法的平均准确度也高于基于Lucene检索方法的平均准确度。 展开更多
关键词 食品安全 问答系统 答案抽取模型 LSTM技术 深度学习
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