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自動問答系統(tǒng)可以幫助人們快速從海量文本中提取出有效信息，而答案選取作為其中的關(guān)鍵一步，在很大程度上影響著自動問答系統(tǒng)的性能。針對現(xiàn)有答案選擇模型中答案關(guān)鍵信息捕獲不準確的問題，本文提岀了種融合語義信息與問題關(guān)鍵信息的多階段注意力答案選取模型。該方法首先利用雙向LSTM模型分別對問題和候選答案進行語義表示;然后采用問題的關(guān)鍵信息，包括問題類型和問題中心詞，利用注意力機制對候選答案集合進行信息增強，篩選?opK個候選答案;然后采用問題的語義信息，再次利用注意力機制對TopK個候選答案集合進行信息增強，篩選出最佳答案。通過分階段地將問題的關(guān)鍵信息和語義信息與候選答案的語義表示相結(jié)合，有效提高了對候選答案關(guān)鍵信息的捕獲能力，從而提升了答案選取系統(tǒng)的性能。在三個數(shù)據(jù)集上對本文所提出的模型進行驗證，相較已知同類最好模型，最高性能提升達1.95%。
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