答案选择是自动问答系统中的关键任务之一,其主要目的是根据问题与候选答案的相似性对候选答案进行排序,并选择出相关性较高的答案返回给用户。可将其看作成一个文本对的匹配问题。该文利用词向量、双向LSTM、2D神经网络等深度学习模型对问题—答案对的语义匹配特征进行了提取,并将其与传统NLP特征相结合,提出一种融合深度匹配特征的答案选择模型。在Qatar Living社区问答数据集上的实验显示,融合深度匹配特征的答案选择模型比基于传统特征的模型MAP值高5%左右。