第六届挑战赛C2-基于知识与语义的深度文本匹配模型-知语

摘要：

在大数据时代，智能阅读系统的需求日益增长，人 们需要一款智能阅读软件来方便自己的生活，如电子 书阅读，说明书阅读，都可以借由该技术简化。另一方 面，随着数据的不断增多，以及深度学习在自然语言处 理领域的发展，智能阅读模型也有了发展的基础，目前 来看，智能阅读模型正处在方兴未艾的发展中。

对于本次赛题给出的智能阅读模型系统，我们重 新定义为文本匹配问题，也即给定两段文本，模型要正 确判断文本是否匹配。

对于赛题复杂的要求，多变的环境句式，我们采 用了以深度学习为基础的，基于知识与语义双重视角 匹配的模型。我们首先构建了知识库，然后进行了知 识检索，在这里使用了 jieba 分词以及用 Lucene 将知 识库构建索引，并且使用 BM25 的匹配方式进行计算； 然后我们使用 Embedding 映射后，通过 GRU 进行提 取时序特征信息以及使用注意力机制对不同的特征进 行加权；最后我们使用了 CNN 进行特征提取以及用 softmax 进行归一化处理。我们的模型在构造的线下测 试集上得到了有利的验证，也说明了模型的鲁棒性，实 用性。

关键词: 知识库、知识检索、知识过滤、GRU、注 意力机制、CNN

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