[發明專利]數據處理方法、裝置和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201910361342.9
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN111488460B
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 屠明;王廣濤;黃靜;唐赟;何曉冬;周伯文
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 孫玉;王莉莉

1.一種數據處理方法，包括：

獲取與問題對應的實體的特征向量和與候選答案對應的實體的特征向量以及所述候選答案的特征向量，其中，所述實體是從所述問題對應的支持文檔中提取的；

根據所述候選答案的特征向量以及所述實體的特征向量構建圖，其中，所述圖包括與各個實體對應的節點，反映各實體之間的關系的各節點之間的邊，與所述候選答案對應的節點；

將所述圖的表示矩陣輸入機器學習模型，得到輸出的一個候選答案作為所述問題的答案；

所述將所述圖的表示矩陣輸入機器學習模型，得到輸出的一個候選答案作為所述問題的答案包括：

將所述圖的表示矩陣輸入圖神經網絡模型，得到輸出的各個節點更新后的特征向量；

將所述候選答案更新后的特征向量和所述候選答案對應的實體更新后的特征向量輸入分類模型，得到輸出的各個候選答案的得分以及候選答案對應的實體的得分；

根據各個候選答案的得分以及各個候選答案對應的實體的得分，選取一個候選答案作為所述問題的答案。

2.根據權利要求1所述的數據處理方法，其中，所述圖還包括反映所述候選答案和所述實體之間的關系的邊，以及反映所述候選答案之間的關系的邊。

3.根據權利要求2所述的數據處理方法，還包括：

獲取所述支持文檔的特征向量；

所述根據所述實體的特征向量構建圖包括：

根據所述支持文檔的特征向量、所述候選答案的特征向量以及所述實體的特征向量構建圖；

其中，所述圖還包括與所述支持文檔對應的節點，反映所述支持文檔和所述實體之間的關系的邊，以及反映所述支持文檔和所述候選答案之間的關系的邊。

4.根據權利要求3所述的數據處理方法，還包括：

對所述問題、所述支持文檔、所述候選答案和所述實體分別進行初始編碼；

將所述支持文檔的初始編碼、所述候選答案的初始編碼或所述實體的初始編碼的至少一項與所述問題的初始編碼，輸入協同注意力模型，得到輸出的所述支持文檔相對于所述問題的協同注意力編碼，所述候選答案相對于所述問題的協同注意力編碼，或所述實體相對于所述問題的協同注意力編碼中至少一項；

根據所述支持文檔的協同注意力編碼，所述候選答案的協同注意力編碼，或者，根據所述實體的協同注意力編碼，分別確定所述支持文檔的特征向量，所述候選答案的特征向量，或者，所述實體的特征向量。

5.根據權利要求4所述的數據處理方法，其中，

所述分別確定所述支持文檔的特征向量，所述候選答案的特征向量，或者，所述實體的特征向量包括：

將所述支持文檔的協同注意力編碼，所述候選答案的協同注意力編碼或所述實體的協同注意力編碼中至少一項，輸入自注意力模型，得到輸出的所述支持文檔的自注意力編碼，所述候選答案的自注意力編碼，或所述實體的自注意力編碼中至少一項，分別作為所述支持文檔的特征向量，所述候選答案的特征向量，或所述實體的特征向量。

6.根據權利要求1所述的數據處理方法，其中，

所述根據各個候選答案的得分以及各個候選答案對應的實體的得分，選取一個候選答案作為所述問題的答案包括：

將分類器輸出的各個候選答案的得分，記為各個候選答案的第一得分；

根據同一候選答案對應的多個實體的得分，確定該候選答案的第二得分；

根據同一候選答案的第一得分和第二得分，確定所述候選答案的最終得分；

選取最終得分最高的候選答案作為所述問題的答案。