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摘要
针对目前检索式多轮对话深度注意力机制模型(Deep Attention Matching Network, DAM)候选回复细节不匹配和语义混淆的问题,该文提出基于多头注意力和双向长短时记忆网络(BiLSTM)改进DAM模型的中文问答匹配方法,采用多头注意力机制,使模型有能力建模较长的多轮对话,更好地处理目标回复与上下文的匹配关系。此外,该文在特征融合过程中采用BiLSTM模型,通过捕获多轮对话中的序列依赖关系,进一步提升选择目标候选回复的准确率。该文在豆瓣和电商两个开放数据集上进行实验,实验性能均优于DAM基线模型,R10@1指标在含有词向量增强的情况下提升了1.5%。
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