| 基于网格LSTM混合算法的地质领域用户意图识别 |
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| 引用本文： | 贺金龙,付立军,姚郑,吕鹏飞,黄徐胜.基于网格LSTM混合算法的地质领域用户意图识别[J].计算机系统应用,2020,29(10):44-52. |
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| 作者姓名： | 贺金龙 付立军 姚郑 吕鹏飞 黄徐胜 |
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| 作者单位： | 中国科学院大学,北京100049;中国科学院网络信息中心,北京100049;中国科学院大学,北京100049;中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳110168;中国地质图书馆,北京100083 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2018YFC1505501）；国土资源部大数据科研专项（201511079-3） |
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| 摘 要： | 针对传统基于模板匹配、关键词共现、人工特征集合等方法的问答机器人存在用户意图识别耗时、费力且扩展性不强的问题，本文结合地质领域文献中结构化知识问答的复杂特点，使用了基于网格记忆网络（LSTM+CRF+Lattice）与基于卷积神经网络（CNN）融合的优化模型.该模型将用户询问意图识别看作分类问题，首先使用网格记忆网络进行文本信息的命名实体识别及关系抽取，然后使用卷积神经网络将用户输入的其他文本信息进行属性分类，接着将分类结果转化为满足知识图谱查询的结构化方式，最终实现地质知识属性映射的用户询问意图识别.实验证明，在考虑地质知识特征的处理中，对于准确率的提升起到了极大帮助.
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| 关 键 词： | 知识结构化 询问意图 实体识别 属性映射 |
| 收稿时间： | 2020/3/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/4/21 0:00:00 |
User Intention Recognition in Geological Field Based on LSTM-CC Hybrid Algorithm |
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| HE Jin-Jong,FU Li-Jun,YAO Zheng,LYU Peng-Fei,HUANG Xu-Sheng.User Intention Recognition in Geological Field Based on LSTM-CC Hybrid Algorithm[J].Computer Systems& Applications,2020,29(10):44-52. |
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| Authors: | HE Jin-Jong FU Li-Jun YAO Zheng LYU Peng-Fei HUANG Xu-Sheng |
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| Affiliation: | University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;Network Information Center, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;Shenyang Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110168, China;National Geological Library of China, Beijing 100083, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | knowledge structure inquiry intention entity recognition attribute mapping |
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