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自動問答系統可以幫助人們快速從海量文本中提取出有效信息，而答案選取作為其中的關鍵一步，在很大程度上影響著自動問答系統的性能。針對現有答案選擇模型中答案關鍵信息捕獲不準確的問題，本文提岀了種融合語義信息與問題關鍵信息的多階段注意力答案選取模型。該方法首先利用雙向LSTM模型分別對問題和候選答案進行語義表示;然后采用問題的關鍵信息，包括問題類型和問題中心詞，利用注意力機制對候選答案集合進行信息增強，篩選?opK個候選答案;然后采用問題的語義信息，再次利用注意力機制對TopK個候選答案集合進行信息增強，篩選出最佳答案。通過分階段地將問題的關鍵信息和語義信息與候選答案的語義表示相結合，有效提高了對候選答案關鍵信息的捕獲能力，從而提升了答案選取系統的性能。在三個數據集上對本文所提出的模型進行驗證，相較已知同類最好模型，最高性能提升達1.95%。
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