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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>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(xiàn)有多數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡從語義層次和詞層次捕獲問句與關系之間的相互聯(lián)系。使用rre6Base中的BB2M和FB5M評估數(shù)據(jù)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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