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面向中文問答匹配任務，提出基于深度學習的問答匹配方法，以解決機器學習模型因人工構造特征而導致的特征不足和準確率偏低的問題。在該方法中，主要有三種不同的模型。首先應用組合式的循環神經網絡（ RNN）與卷積神經網絡（CNN）模型去學習句子中的深層語義特征，并計算特征向量的相似度距離。在此模型的基礎上，加入兩種不同的注意力機制，根據問題構造答案的特征表示去學習問答對中細致的語義匹配關系。實驗結果表明，基于組合式的深度神經網絡模型的實驗效果要明顯優于基于特征構造的機器學習方法，而基于注意力機制的混合模型可以進一步提高匹配準確率，其結果最高在平均倒數排序（MRR）和Top-I accuray評測指標上分別可以達到80. 05%和68. 73%。
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