问答-基于BERT与混合检索问答系统

1. 引言

构建一个基于BERT与混合检索策略的智能问答系统，通过深度学习与传统检索技术的融合，解决了心法领域知识检索中的三个关键问题：(1)专业术语的语义理解不足；(2)问答匹配精度低；(3)检索结果多样性差。

2. 方法

2.1. 深度语义理解模块

BERT是预训练语言模型，基于 Transformer 架构，通过双向 Transformer 编码来学习文本的深层语义表示。BERT 的核心创新在于其双向训练方式，能够同时理解上下文的关系，常用于多项自然语言处理任务。

采用BERT最后四层隐藏状态的加权融合策略，将问题转换为向量表示。

1. 选取了 BERT 模型的最后四层隐藏状态
2. 定义了各层的权重（ [0.15, 0.25, 0.35, 0.25]），并进行了归一化处理
3. 提取了各层隐藏状态中 CLS 标记的向量表示
4. 对各层的 CLS 向量进行加权求和

2.2. 混合检索算法

混合检索算法是结合符号检索（如关键词匹配、规则匹配）和语义检索（如向量匹配、深度学习模型）优势的检索技术，旨在平衡检索的准确性、召回率和语义理解能力。它解决了单一检索方式的局限性，如关键词检索无法理解语义，纯语义检索可能遗漏精确匹配结果；应用于信息检索、推荐系统、问答系统等领域。

2.2.1. 语义-关键词协同架构

既保证对 “显性关键词” 的精准匹配，又能理解 “隐性语义”（如同义词、上下文关联），最终提升