深度学习提升中文自动问答系统：基于卷积神经网络的研究

本篇论文《基于卷积神经网络的中文自动问答研究》由邢世样和张闯两位作者共同完成，发表在中国科技论文在线上。他们的研究背景是针对传统的中文自动问答系统在精度和处理稀疏数据方面的不足。这些问题主要体现在规则基础和机器学习方法的应用中，导致系统的性能受限。 论文的核心创新点在于引入深度学习技术，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来提升系统的性能。卷积神经网络以其深度结构的优势，能够有效地计算知识库中实体之间的语义相似性和关系模式的语义相似性。这种方法不仅仅是简单的文本匹配，而是深入理解实体和关系的内在含义，从而提高了系统对于复杂问题的理解和解答能力。 论文构建了一个基于语义的卷积神经网络模型，用于对知识库中的关系三元组进行排序。通过这种排序，可以找出与问题最相关的三元组作为答案，特别适用于事实型问题。这种方法在解决中文问答系统的精度问题上展现出了显著的效果，证明了深度学习在自然语言处理任务中的价值。 关键词涵盖了论文的研究领域，包括计算机应用、问答系统、卷积神经网络以及余弦相似性等技术。这篇论文被归类在TP391A类别下，表明其属于计算机科学和技术中的信息检索和问答系统方向。 邢世样和张闯的研究工作为中文自动问答系统的改进提供了新的思路，展示了深度学习在提升自然语言处理任务效率和准确度上的潜力，具有重要的学术价值和实际应用前景。通过阅读这篇论文，读者可以深入了解如何将卷积神经网络应用于中文问答系统的设计和优化中。