基于智能算法的教育知识问答系统设计  

作　　者：林丽星[1] 

机构地区：[1]闽西职业技术学院,福建龙岩364021

出　　处：《佳木斯大学学报（自然科学版）》2021年第5期148-151,共4页Journal of Jiamusi University：Natural Science Edition

基　　金：2018年度福建省中青年教师科研项目(信息化专项)(JZ180191);2020全国高等院校计算机基础教育研究会课题(2020-AFCEC-270)。

摘　　要：随着人工智能的发展成熟,教育知识问答系统的实现成为相关专家共同研究的热门话题。此次研究设计了一种教育知识问答系统算法框架并提出基于BiLSTM+CNN-CRF算法的实体识别模型,通过CNN模块和BiLSTM模块完成局部特征和全局特征的拼接,最终经全连接层和CRF模块完成解码,通过最佳序列标注实现问答系统问句分析。设置超参数中学习率为0.01,dropout为0.1,迭代轮数为50,滤波器数量为6时,实体识别模型中的性能更佳。BiLSTM+CNN-CRF实体识别模型比LSTM-CRF和BiLSTM-CRF两种模型的F1值分别提升3.04%和0.62%,准确率分别提升0.77%和0.73%,召回率分别提升5.18%和0.62%。

关 键 词：智能问答 智能算法 实体识别 知识图谱 

分 类 号：TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]