基于深度学习的虚拟学术社区智能问答研究

摘要：

[目的/意义]作为科研人员知识获取、交流与利用的重要场所,虚拟学术社区资源具有数量多、价值高等特征,探索智能问答服务在社区的理论、方法与应用,对推动学术资源高效检索与利用,促进知识服务创新具有重要意义.[方法/过程]梳理虚拟学术社区研究现状与目前知识服务存在的不足,联合双向长短期记忆网络(BiLSTW)、文本相似度等技术作为支撑,基于注意力机制的CNN的智能问答方式构建学术社区内资源的智能问答模型,增加注意力分支以抽取细粒度特征,提高检索速度,提升科研效率.[结果/结论]智能化技术的应用实现学术资源的深度聚合,实现传统信息交互与智能化新技术的协同发展,提升了学术资源利用率,扩大信息资源共建共享.

关键词：虚拟学术社区、智能问答、深度学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：G354.2(情报学、情报工作)

资助基金：2020年度山西省回国留学人员科研资助项目"基于数字人文的山西省城市记忆资源开发策略研究";2019年度山西省研究生教育改革研究课题"元素养教育下融入学术情景的研究生信息检索课程教学模式探索"

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：163-169