融合粗细粒度信息的长答案选择神经网络模型

答案选择是问答系统中的关键技术之一,而长答案选择在社区问答系统、开放域问答系统等非实体问答系统中有着重要地位。该文提出了一个结合粗粒度(句子级别)和细粒度(单词或n元单词级)信息的模型,缓解了传统句子建模方式应用于长答案选择时不能把握住句子的全部重要信息的不足和使用比较-聚合框架处理该类问题时不能利用好序列全局信息的缺点。该融合粗细粒度信息的长答案选择模型在不引入多余训练参数的情况下使用了细粒度信息,有效提升了长答案选择的准确率。在InsuranceQA答案选择数据集上的实验显示,该模型比基于句子建模的当前最高水平模型准确率提高3.30%。同时该文的研究方法可为其他长文本匹配相关研究提供参考。