地质领域问答：网格LSTM与CNN融合的用户意图识别

"基于网格LSTM混合算法的地质领域用户意图识别" 本文主要探讨了地质领域中用户意图识别的挑战和解决方案。传统的问答机器人在处理用户意图时，常常依赖于模板匹配、关键词共现以及人工特征集合等方法，这些方法不仅耗时、费力，而且在面对复杂的地质领域知识问答时，其扩展性和准确性都存在不足。为了解决这些问题，研究者提出了一种基于网格长短期记忆网络（LSTM+CRF+Lattice）和卷积神经网络（CNN）融合的优化模型。 该模型创新性地将用户询问意图识别视为一个分类问题。首先，通过网格记忆网络，模型能够有效地进行文本信息的命名实体识别，这是理解地质文献中的关键一步，因为地质数据通常包含丰富的地名、矿物名和其他专业术语。网格LSTM结合条件随机场（CRF）和图结构，有助于捕捉文本中的上下文关系和序列信息，从而更准确地抽取出实体及其关系。 接下来，卷积神经网络（CNN）被用来处理用户输入的其他文本信息，进行属性分类。CNN的滤波器能够检测到不同长度的特征模式，对于地质领域的多维度属性识别非常有效。通过CNN的分类结果，可以将非结构化的用户输入转换成结构化形式，以适应知识图谱的查询需求。 模型的最后阶段是将分类后的属性映射到地质知识图谱中，实现用户询问的意图识别。这种方法使得机器人能够更好地理解地质领域的复杂问题，并提供准确的问答服务。实验结果表明，结合地质知识特征的处理，该模型在提升识别准确率方面表现优秀。 文章的关键词包括知识结构化、询问意图、实体识别和属性映射，这些都是该研究的核心内容。通过这种深度学习技术的融合应用，地质领域的问答系统有望变得更加智能和高效，为用户提供更为精准的信息检索服务。论文的完整引用还包括了作者信息和发表期刊，供后续研究参考。