| 突發(fā)事件處置智能問答若干問題研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1027 K | |
| 標簽： 智能問答 知識對齊 知識表示 | |
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| 文檔介紹：大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)檢索分析方法的效率已難以滿足突發(fā)事件處置場景的需求。針對該問題，研究突發(fā)事件處置智能問答技術的若干關鍵問題，提供高效、精準的信息保障服務。提出智能問答實現(xiàn)流程、基于分布式表示空間一致性的知識對齊方法、基于層次性類別信息的知識表示模型、基于BERT預訓練模型結合CRF序列標注模型的要素提取方法，解決了智能問答技術領域遷移、多源信息融合難、知識表示不全面、訓練數(shù)據(jù)不豐富的問題，并在實驗驗證中取得了較好的效果。 | |
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