典型文献
基于LSTM与衰减自注意力的答案选择模型
文献摘要：
针对答案选择过程中存在语句特征、语句间的相关语义信息提取不充分的问题,在长短时记忆网络(LSTM)的基础上,提出基于LSTM和衰减自注意力的答案选择模型(DALSTM).DALSTM使用LSTM和衰减自注意力编码层提取丰富的上下文语义信息,通过衰减矩阵缓解反复使用注意力机制出现的权重过集中于关键词的问题.使用注意力机制对问题与答案间的信息进行双向交互,融合问答对间的相似性特征,丰富问答对间的相关语义信息.在WiKiQA、TrecQA及InsuranceQA数据集上的模型评估结果表明,相较于其他基于BiLSTM的先进模型,DALSTM的整体性能表现更好,3个数据集的平均倒数排名(MRR)分别达到0.757、0.871、0.743.
文献关键词：
问答(QA);答案选择;长短时记忆(LSTM);衰减自注意力;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
陈巧红;李妃玉;孙麒;贾宇波
作者机构：
浙江理工大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]陈巧红;李妃玉;孙麒;贾宇波-.基于LSTM与衰减自注意力的答案选择模型)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(12):2436-2444
A类：
衰减自注意力,DALSTM,WiKiQA,TrecQA,InsuranceQA
B类：
答案选择模型,对答,语句,语义信息,信息提取,长短时记忆网络,编码层,上下文语义,注意力机制,双向交互,问答,答对,模型评估,BiLSTM,整体性能,倒数,数排,MRR
AB值：
0.203954
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