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                                                     author: 张俊林     


关于社区问答系统的问题背景，我们在之前的“利用卷积神经网络构造社区问答系统”一文里已经说明得很清楚，本文就不再赘述，不清楚背景的读者可自行参照上文，我们这些相关的研发工作主要是为了开发畅捷通“会计家园”交流社区的相关功能。为了保持行文完整，简明叙述形式化描述的问题如下：


假设我们已知问答库如下：



其中，Qi是问答社区中的历史问题，Ai是Qi问题的精华答案；


现有社区用户提出的新问题：Qnew 


我们需要学习映射函数：



意即对于新问题Qnew，我们希望通过学习系统找到社区中已经出现过的语义相同问题Qi，然后将对应的答案Ai推荐给用户。这样就达到了社区信息复用的目的。这个问题其实对于问答社区比如百度知道、知乎等都是存在的，解决问题的思路也完全可以复用到此类问答社区中。


除了上篇文章讲述的利用CNN来构造ML系统外，我们还尝试了使用RNN及其改进模型LSTM，本文主体内容即为使用深度双向LSTM构造社区问答系统的思路及效果。


|深度双向LSTM模型



                                                       图1

本文标签： 双向 深度 模型 问答 系统

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