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基于Attention-biLSTM的候选答案句抽取
标题：基于Attention-biLSTM的候选答案句抽取
摘要：
近年来，随着信息爆炸时代的到来，人们在获取所需信息时面临着大量冗余与噪声。在自然语言处理领域，候选答案句抽取在问答系统、信息检索等任务中扮演着重要角色。本论文提出一种基于Attention-biLSTM的候选答案句抽取方法，在长文本中对候选答案句进行有效提取。实验结果表明，该方法在候选答案句抽取任务中取得了较好的效果，为问答系统的改进提供了有益参考。
1.引言
1.1背景
随着互联网的快速发展与普及，大量的文本数据被创造和积累，如何从这些海量数据中快速、准确地提取需要的信息成为研究的热点之一。候选答案句抽取作为信息检索和问答系统中的重要环节，对于提高自动化信息处理的准确性和效率具有重要意义。
1.2目标
本论文的目标是提出一种基于Attention-biLSTM的候选答案句抽取方法，通过对长文本进行分析，从中选取最相关的候选答案句。该方法结合了注意力机制和双向长短期记忆网络（biLSTM），在问答系统中具备较好的实际应用前景。
2.相关工作
2.1候选答案句抽取
候选答案句抽取是信息检索和问答系统中的关键任务之一。过去的研究主要集中在对候选答案句进行特征提取和分类，如使用支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR）等传统机器学习算法。然而，这些方法在复杂的语义场景下表现不佳。
2.2注意力机制
注意力机制通过赋予不同的输入信息不同的权重，实现对输入的选择性关注。它在机器翻译、图像处理和自然语言处理等任务中取得了显著的效果。在候选答案句抽取任务中，注意力机制被广泛应用于提取关键信息。
2.3双向长短期记忆网络（biLSTM）
长短期记忆网络（LSTM）是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门用于处理序列数据。在候选答案句抽取任务中，利用biLSTM能够更好地捕捉上下文信息，提高模型的表达能力。
3.方法
3.1数据预处理
在候选答案句抽取任务中，首先需要对原始文本进行处理，包括分句、分词和停用词过滤等。
3.2Attention-biLSTM模型
本论文提出的Attention-biLSTM模型由两个主要部分组成，即注意力机制和双向长短期记忆网络。首先，通过注意力机制确定文本中与问答主题最相关的句子，然后使用biLSTM对选定的句子进行建模。
4.实验与结果
为了验证Attention-biLSTM模型的有效性，我们在开放领域的问答数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法在准确性和效率方面优于传统的机器学习方法和其他基线模型。
5.结论与展望
本论文提出的基于Attention-biLSTM的候选答案句抽取方法在问答系统中具有较好的实际应用前景。未来的研究可以进一步改进模型，提升候选答案句的抽取性能，并在更广泛的领域应用中进行验证。
参考文献：
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关键词：Attention-biLSTM，候选答案句抽取，注意力机制，长短期记忆网络，问答系统