10、基于深度学习的问答系统中RNN与LSTM的应用分析

基于深度学习的问答系统中RNN与LSTM的应用分析

1. 引言

深度学习为处理序列数据提供了多种机制，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。本文将探讨如何运用这些模型来处理问答任务，通过在bAbI数据集上的实验，分析RNN和LSTM在不同上下文环境下的性能表现。

2. RNN在问答系统中的应用

2.1 分支模型的设计

我们采用一个分支模型，包含两个RNN，分别处理事实（故事）和问题。这两个RNN的输出通过拼接合并，然后经过一个全连接层，输出一个与答案词汇表大小相同的标量，该标量由概率组成。模型使用独热编码的答案向量进行初始化，输出层中概率最高的部分对应着最可能的答案单词。

2.2 模型创建与数据准备

以下是创建模型和准备数据的代码：

def create_model(trainingData, testData, context=False):
    tokenizer,vocab_size, max_story_len,
                  max_query_len=create_tokenizer(trainingData,testData)         
    X_tr,Q_tr,y_tr=process_stories(trainingData,tokenizer,max_story_len,
                  max_query_len,vocab_size,use_context=context)                 
    X_te,Q_te