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面向中文問答匹配任務(wù)，提出基于深度學(xué)習(xí)的問答匹配方法，以解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型因人工構(gòu)造特征而導(dǎo)致的特征不足和準(zhǔn)確率偏低的問題。在該方法中，主要有三種不同的模型。首先應(yīng)用組合式的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ RNN）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型去學(xué)習(xí)句子中的深層語義特征，并計(jì)算特征向量的相似度距離。在此模型的基礎(chǔ)上，加入兩種不同的注意力機(jī)制，根據(jù)問題構(gòu)造答案的特征表示去學(xué)習(xí)問答對(duì)中細(xì)致的語義匹配關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于組合式的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)驗(yàn)效果要明顯優(yōu)于基于特征構(gòu)造的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，而基于注意力機(jī)制的混合模型可以進(jìn)一步提高匹配準(zhǔn)確率，其結(jié)果最高在平均倒數(shù)排序（MRR）和Top-I accuray評(píng)測(cè)指標(biāo)上分別可以達(dá)到80. 05%和68. 73%。
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