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在智能客服問答系統(tǒng)中，用戶所提問句具有咨詢意圖復(fù)雜、上下文相關(guān)性弱以及口語化等特點(diǎn)，導(dǎo)致問句相似度計算的準(zhǔn)確率不高，出現(xiàn)答非所問的情況。提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相似度計算模型MA-CNN。通過2個不同的注意力機(jī)制，同時關(guān)注詞匯間的語義信息和句子間的整體語義信息，提高智能客服對問題的理解能力。實驗結(jié)果表明，與基于詞向量和基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型相比，MA￡NN模型對問句的辨識能力更強(qiáng)，其F值最高可達(dá)0.501。
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