TY -的A2 Schwenker Friedhelm AU - Cai, Linqin盟——周Sitong盟——燕,荀盟——元,Rongdi PY - 2019 DA - 2019/08/21 TI -基于Coattention堆叠BiLSTM神经网络机制问答SP - 9543490六世- 2019 AB -深度学习的关键技术在智能问答的研究任务。目前，关于问答的研究已经广泛采用了深度学习的方法。挑战在于，它不仅需要一个有效的语义理解模型来生成文本表示，而且还需要同时考虑问题和答案之间的语义交互。本文提出了一种基于共同注意机制的多层双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络，结合余弦相似度和欧氏距离对问答句进行评分，提取问答间的交互作用。在TREC 8-13数据集和Wiki-QA数据集上进行了实验测试和评价。实验结果验证了该模型的有效性，特别是在TREC数据集上达到了较高的平均平均精度(MAR)为0.7613，平均倒数秩(MRR)为0.8401。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2019/9543490 DO - 10.1155/2019/9543490 JF -计算智能与神经科学PB - Hindawi KW - ER -