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基于深度學(xué)習(xí)的藏文問答系統(tǒng)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-09 06:24
  問答系統(tǒng)的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠理解人類以自然語言的形式提出的問題,并且返回一個(gè)準(zhǔn)確地、簡練的答案。近年來,知識庫的迅速發(fā)展為問答系統(tǒng)的研究提供了豐富而又便捷的資源支撐。因此知識庫問答越來越受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注。目前,知識庫問答系統(tǒng)在中英文領(lǐng)域取得成績較為顯著,同時(shí)越來越多的研究者投身其中。然而,藏文問答系統(tǒng)的研究還處于探索階段,尤其是藏文知識庫問答的研究,存在著許多挑戰(zhàn)。首先,藏文屬于低資源語言,相比較中英文,藏文問答語料庫稀少。其次,藏文知識庫數(shù)據(jù)稀疏,傳統(tǒng)的表示方式無法很好對知識庫進(jìn)行表示學(xué)習(xí)。最后,在藏文問答語料庫規(guī)模較少的情況下,如何利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行藏文問句的特征抽取和答案返回是藏文知識庫問答重要研究內(nèi)容。針對以上問題,本文研究了基于深度學(xué)習(xí)的藏文知識庫問答,主要工作如下:(1)為了自動(dòng)擴(kuò)充藏文問答語料庫,本文提出兩種方法進(jìn)行問答語料庫構(gòu)建:基于圖的半監(jiān)督模型算法和基于深度學(xué)習(xí)的QuGAN模型算法;趫D的半監(jiān)督模型主要是利用已構(gòu)建的藏文知識庫,將知識庫模型與實(shí)體(關(guān)系)類型相結(jié)合,自動(dòng)構(gòu)建藏文問句模板和事實(shí)性問句;谏疃葘W(xué)習(xí)的QuGAN模型首先通過最大似然估計(jì)對隨機(jī)問題進(jìn)行...

【文章頁數(shù)】:96 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1?RNN基本模型以及展開圖??-

圖2-1?RNN基本模型以及展開圖??-

要思想是通過記住序列的歷史信息來處理序列任務(wù)。RNN之所以稱為循環(huán)神經(jīng)??網(wǎng)絡(luò),在于RNN當(dāng)前時(shí)刻的輸出不僅僅當(dāng)前時(shí)刻的輸入有關(guān),同時(shí)還與RNN上??一時(shí)刻的輸出有關(guān)。如圖2-1左半部分展示了一個(gè)RNN基本單元的結(jié)構(gòu)框架,??圖2-1的右半部分展示了?RNN隨時(shí)間步驟(即輸入序列....


圖2-2?LSTM網(wǎng)絡(luò)單元結(jié)構(gòu)??LSTM網(wǎng)絡(luò)單元的關(guān)鍵在于細(xì)胞狀態(tài)(cell?state)?C的更新

圖2-2?LSTM網(wǎng)絡(luò)單元結(jié)構(gòu)??LSTM網(wǎng)絡(luò)單元的關(guān)鍵在于細(xì)胞狀態(tài)(cell?state)?C的更新

??圖2-2?LSTM網(wǎng)絡(luò)單元結(jié)構(gòu)??LSTM網(wǎng)絡(luò)單元的關(guān)鍵在于細(xì)胞狀態(tài)(cell?state)?C,的更新。如圖2-2所示,??細(xì)胞狀態(tài)在一條直線上進(jìn)行更新和傳遞,只涉及線性操作。所以,細(xì)胞狀態(tài)就類??似于傳送帶,沿著LSTM網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行信息傳遞,而傳遞的信息因?yàn)闆]有涉及非線??....


圖2-3最大池化層??-

圖2-3最大池化層??-

?-'2??圖2-3最大池化層??圖2-3是在2x2的局部窗口中進(jìn)行最大池化操作,原始的輸入被劃分為四個(gè)??不同的子區(qū)域,在通過對每個(gè)區(qū)域進(jìn)行取最大值操作,得到池化層的輸出。??2.?3語言模型??語言模型是自然語言處理領(lǐng)域一個(gè)基本卻又非常重要的任務(wù)。它主要就是通??過計(jì)算一堆詞....


圖2-6ELMo語言模型

圖2-6ELMo語言模型

Sample:?{w,Cont^xt{w)}??圖?2-5?Skip-Gram?模型??2.?3.?3?ELMo?模型??ELMo模型[76]主要是一種通用詞和句子嵌入的方法,主要利用深度上下文??單詞表示,能夠處理單詞用法中的復(fù)雜特性,比如句法和語義。同時(shí)能夠感知單??詞在不同....



本文編號:4004532

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