【源码】基于图神经网络（GNN）的社区问答重复问题检索系统

项目简介

本项目利用图神经网络（GNN）技术，构建社区问答系统中的重复问题检索模块。通过分析和建模社区问答数据，识别并推荐与新问题相关的已有问题，减少重复提问，提升社区问答的效率和质量。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始问答数据预处理，含问题标题嵌入表示和数据集划分，用BERT预训练模型做词级嵌入确保问题表示准确。
2. 图构建与模型训练：构建问题间图结构，用图神经网络捕捉语义相似性，经Transformer和GAT等网络层训练模型输出预测无向图。
3. 重复问题检测：对比预测无向图和实际无向图，计算损失优化模型实现重复问题检测。
4. 相关问题推荐：依据模型输出的无向图，推荐与新问题相关的已有问题，提升用户体验。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.x，安装PyTorch、PyTorch Geometric等所需Python库。
2. 数据准备：下载并准备社区问答数据集，如CQADupStack，运行dataset_split.py脚本进行数据预处理和划分。
3. 模型训练：根据需求配置并运行模型训练脚本，调整学习率、批次大小等模型参数优化性能。
4. 模型评估与使用：运行测试脚本评估模型性能，用训练好的模型进行重复问题检测和相关问题推荐。
5. 集成与部署：将模型集成到社区问答系统或搜索引擎，确保数据安全和隐私保护。

下载地址

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