基于LCS LSTM的智能阅读交互系统设计与实现.pdf

本文主要介绍了一种基于LCS（最长公共子序列）和LSTM（长短期记忆网络）的智能阅读交互系统的设计与实现。在大数据时代，信息过载问题日益严重，该系统旨在通过高效地计算语义相似度，帮助用户快速定位到所需信息，减轻阅读负担。 系统采用了LCS算法，这是一种经典的序列匹配算法，用于计算两个序列的最长公共子序列，常用于文本相似度计算。在快速模式下，LCS算法可以提供较快的计算速度，为用户提供初步的答案候选。 接着，LSTM是一种特殊的循环神经网络，特别适合处理和预测时间序列中的数据。在精准模式下，LSTM模型被用来更精确地计算问题与候选答案的语义相似度。LSTM模型通常包含Embedding层、LSTM层、Dropout正则化、BN（Batch Normalization）层和全连接层，通过大量的数据训练得到模型参数，以提高匹配的准确性。 在系统实现过程中，使用了第六届全国数据挖掘竞赛及百度WebQa的数据集对LSTM模型进行训练，并取得良好效果。同时，利用Tkinter构建了用户界面，使用户能够方便地与系统交互，实现高效的智能阅读功能。 系统功能包括：(1)文本输入，用户可以自由选择需要解答问题的文本；(2)模式选择，用户可以根据需求选择快速或精准的匹配模式；(3)答案数量设置，用户可以自定义返回答案的数量；(4)历史浏览，系统记录用户的问答历史以便查阅；(5)回答用户提问，通过LCS和LSTM计算语义相似度，找到最匹配的答案。 与传统的问答系统相比，智能阅读交互系统不仅提高了问题解答的准确性和效率，还能跨领域工作，打破了基于特定领域知识库的限制。此外，该系统在设计上考虑了用户体验，提供多种操作模式和个性化设置，使得用户能够在海量信息中快速找到所需内容，对于提高阅读效率和解决问题具有显著的帮助。 基于LCS+LSTM的智能阅读交互系统通过结合传统算法和深度学习技术，有效解决了大数据环境下的信息检索难题，为用户提供了一种实用且高效的解决方案。