10.6041/j.issn.1000-1298.2018.05.032
基于BIGRU的番茄病虫害问答系统问句分类研究
问句分类作为问答系统的关键模块,对系统检索效率具有决定性作用.为了对番茄病虫害智能问答系统用户问句进行高效分类,构建了基于word2vec和双向门控循环单元神经网络(Bi-directional gated recurrent unit,BIGRU)的番茄病虫害问句分类模型.针对问答系统对用户问句的语义信息有较高要求的特点,首先利用word2vec将句子中的词转换为具有语法、语义信息的词向量,利用训练得到的词向量和BIGRU神经网络进行问句分类模型的训练.实验选取了2 000个番茄病虫害相关的用户问句,主要分为番茄病害和番茄虫害两类.结果表明,采用BIGRU的番茄病虫害问句分类模型,其分类准确率、召回率和准确率与召回率的调和平均值F1分别高于卷积神经网络(CNN)、K最近邻等分类算法2～5个百分点.BIGRU模型结构简单,模型训练参数较少,模型训练速度快,符合问答系统对响应时间的要求.
番茄、病虫害、问答系统、问句分类、BIGRU
49
TP182;S43(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目61503386
2018-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
271-276
