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摘要
一种基于意图识别与模板匹配的混合问答方法,基于特征词匹配进行意图初识别；基于BERT-textCNN进行意图再识别；将得到的识别结果进行融合,确定用户意图；基于用户输入的问句中的实体、实体类型以及确定的用户意图,生成对应的Cypher查询语句；调用Cypher在图谱上进行查询,保存返回的结果,然后套用预先定义好的回复模板,对返回的结果进行组织和处理,生成相应的答案返回给用户。本发明将复杂的问答任务转化为意图识别任务和模板匹配任务,不仅解决了深度学习模型无法同时识别出单句中多个意图的弊端；而且有效解决了传统模板匹配无法理解用户真正意图的问题,提高了问答准确率。在保证准确率的同时,提高了整体效率。
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