TCNN：面向电子商务基于检索的问答系统的三重卷积神经网络模型
机器学习
2025-12-11 v2 计算与语言
摘要
自动问答（QA）系统在过去几年中迅速发展，常用技术大致可分为基于信息检索（IR）和基于生成的两类。基于IR的模型的一个关键解决方案是从QA知识库中检索与给定查询最相似的知识条目，然后使用语义匹配模型对这些知识条目进行重排序。在本文中，我们旨在利用所提出的文本匹配模型来改进基于IR的电子商务QA系统——AliMe，包括一个基础的三重卷积神经网络（TCNN）模型和两个基于注意力机制的TCNN（ATCNN）模型。实验结果表明了它们的有效性。
引用
@article{arxiv.2004.10919,
title = {TCNN: Triple Convolutional Neural Network Models for Retrieval-based Question Answering System in E-commerce},
author = {Shuangyong Song and Chao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.10919},
year = {2025}
}
备注
2 pages