[發明專利]數學問題求解模型的訓練方法和裝置、推理方法和裝置

有效

• 申請號: 201510363088.8
• 申請日: 2015-06-26
• 公開（公告）號: CN104933158B
• 公開（公告）日: 2018-06-19
• 發明（設計）人: 周力普;戴帥湘;周曉
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆;胡彬

1.一種數學問題求解模型的訓練方法，其特征在于，包括：

確定針對訓練文本的簡化的公式模板庫，所述公式模板庫包含用于解決所述數學問題的經過簡化的公式模板；其中，所述簡化的公式模板為不再考慮所述訓練文本中未知量本身的公式模板；

提取所述訓練文本的特征向量；

通過求解由最大化正確解與錯誤解之間的邊際而規約得到的二次規劃問題，確定所述數學問題求解模型的權重向量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述訓練文本的特征向量包括：

根據數字的上下文特征、所述訓練文本中不同數字的上下文之間的相似程度及相關程度，和/或數字與所述訓練文本中的問句之間的相關程度確定所述訓練文本的特征向量元素。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據數字的上下文特征確定所述訓練文本的特征向量元素包括：

提取所述數字的上下文中的詞性標簽、詞語標簽以及依存特征。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述訓練文本中不同數字的上下文之間的相似程度確定所述訓練文本的特征向量元素包括：

提取不同數字在所述訓練文本中的特征參數；

根據不同數字在所述訓練文本中的特征參數的相似程度，確定所述訓練文本的特征向量元素。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征參數包括：所述數字的上下文中的詞語、所述數字的上下文的詞性標簽以及所述數字的上下文的依存特征。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述訓練文本中不同數字的上下文之間的相關程度確定所述訓練文本的特征向量元素包括：

獲取與所述數字相關聯的名詞詞組；

根據所述名詞詞組中不同名詞的出現次序，確定所述訓練文本的特征向量元素。

7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據數字與所述訓練文本中的問句之間的相關程度確定所述訓練文本的特征向量元素包括：

根據與所述數字相關聯的名詞詞組中的名詞在問句中的出現次序，確定所述訓練文本的特征向量元素。

8.一種數學問題求解模型的訓練裝置，其特征在于，包括：

模板庫確定模塊，用于確定針對訓練文本的簡化的公式模板庫，所述公式模板庫包含用于解決所述數學問題的經過簡化的公式模板；其中，所述簡化的公式模板為不再考慮所述訓練文本中未知量本身的公式模板；

特征向量提取模塊，用于提取所述訓練文本的特征向量；

模型確定模塊，用于通過求解由最大化正確解與錯誤解之間的邊際而規約得到的二次規劃問題，確定所述數學問題求解模型的權重向量。

9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述特征向量提取模塊具體用于：

根據數字的上下文特征、所述訓練文本中不同數字的上下文之間的相似程度及相關程度，和/或數字與所述訓練文本中的問句之間的相關程度確定所述訓練文本的特征向量元素。

10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，根據數字的上下文特征確定所述訓練文本的特征向量元素包括：

提取所述數字的上下文中的詞性標簽、詞語標簽以及依存特征。

11.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述特征向量提取模塊根據所述訓練文本中不同數字的上下文之間的相似程度確定所述訓練文本的特征向量元素包括：

提取不同數字在所述訓練文本中的特征參數；

根據不同數字在所述訓練文本中的特征參數的相似程度，確定所述訓練文本的特征向量元素。

12.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述特征參數包括：所述數字的上下文中的詞語、所述數字的上下文的詞性標簽以及所述數字的上下文的依存特征。