基于检索和深度学习模型的问答机器人设计与实现.pdf

【基于检索和深度学习模型的问答机器人设计与实现】 在当今快速发展的信息技术领域，人工智能（AI）已经成为一个关键的研究方向，而问答机器人是AI的重要应用之一。这些机器人旨在通过理解和回答用户的问题，提高工作效率，减少人力成本，尤其在运营商、电商等行业中扮演着重要角色。传统的问答机器人通常基于检索模型，即从预先构建的知识库中寻找与问题最匹配的答案。然而，这种模型在处理复杂、多变的场景时，往往存在响应速度慢、理解能力不足和回答机械等问题。 本文针对这些挑战，提出了一种创新的方法，即结合深度学习模型与检索模型。这种方法通过深度学习模型增强实体提取和语义理解能力，从而解决检索模型在处理未登录词、歧义词、同义词和停用词等问题时的局限性，特别是对于长尾问题的处理，显著提高了回答的准确性。 深度学习模型在本文中主要涉及两个部分：基于检索的模型和基于迁移学习的神经网络模型。检索模型负责在知识图谱中搜索与问题最接近的相似问题，而神经网络模型则用于增强语义理解和实体识别。具体而言，本文使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）作为标注模型，同时结合条件随机场（CRF）作为判别模型，以进行命名实体识别（NER）。提取出的实体会被转化为知识图谱可识别的查询语句，通过查询获取答案。如果检索失败，系统则利用BERT模型进行句子相似度计算，寻找知识图谱中的相似问题来提供答案。 整体架构中，问答机器人分为封闭域和开放域，前者主要为问答机器人，后者则为闲聊机器人。封闭域问答机器人对回答精度要求较高，适合采用深度学习和检索模型的结合方法。检索模型通常依赖于知识图谱，其中问题被转化为三元组形式存储，常用存储引擎包括Neo4j和Jena。当接收到用户问题时，首先进行实体和关键词提取，然后在知识图谱中使用特定查询语言（如CQL）进行查询，以找到答案。 深度学习模型，尤其是Bi-LSTM+CRF的组合，模仿人脑神经网络结构，增强了对语言模式的理解和学习能力，能够更有效地处理语义复杂的问题。BERT模型则利用预训练技术，提高了对语境理解和相似性判断的准确性。 这种结合检索和深度学习的问答机器人设计克服了传统检索模型的局限性，提升了机器人的智能水平和实用性，为未来问答机器人的进一步发展提供了新的思路和解决方案。