计算机与现代化

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基于BI-LSTM-CRF模型的限定领域知识库问答系统

  

  1. (太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原030024)
  • 收稿日期:2018-01-08 出版日期:2018-08-23 发布日期:2018-08-27
  • 作者简介:程树东(1989-),男,安徽舒城人,太原科技大学计算机科学与技术学院硕士研究生,研究方向:物联网与传感网,机器学习;胡鹰(1976-),男,山西太原人,副教授,硕士生导师,硕士,研究方向:重大装备建模与控制,信息处理。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金面上项目(51675362)

LimitedDomainKnowledgeQuestionAnsweringSystemBasedonBI-LSTM-CRF

  1. (SchoolofComputerScienceandTechnology,TaiyuanUniversityofScienceandTechnology,Taiyuan030024,China)
  • Received:2018-01-08 Online:2018-08-23 Published:2018-08-27

摘要: 随着开放领域问答系统的发展,迫切需要机械行业与人工智能融合,建立面向机械领域的知识库问答系统是十分必要的。基于机械行业数据和自然语言处理技术,本文提出采用条件随机场和长短期记忆神经网络结合构建网络模型,提升信息抽取性能,建立机械行业的知识库问答系统。通过实验数据对比分析,本文模型取得了较好的效果。

关键词: 条件随机场, 长短期记忆网络, 信息抽取, 问答

Abstract: Withthedevelopmentofopenfieldquestion-answeringsystemandtheurgentneedoftheintegrationofmechanicalindustryandartificialintelligence,itisnecessarytoestablishaknowledgebasequestionansweringsystemformachineryfield.Basedonmechanicalindustrydataandnaturallanguageprocessingtechniques,anetworkmodelbasedonconditionalrandomfieldandlongandshorttermmemoryneuralnetworkisproposedtoimprovetheinformationextractionperformanceandtoestablishaknowledgebasequestion-answeringsysteminmachineryindustry.Throughthecomparativeanalysisofexperimentaldata,themodelhasachievedgoodresults.

Key words: CRF, LSTM, informationextraction, questionanswering

中图分类号: