[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于隱式知識(shí)的閱讀理解方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010311468.8
• 申請(qǐng)日: 2020-04-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111680135B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭德光;孫健
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 重慶兆光科技股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/332
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/332;G06F16/35;G06F40/284;G06N3/0442
• 代理公司: 重慶渝之知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 50249
• 代理人: 柴社英

1.一種基于隱式知識(shí)的閱讀理解方法，其特征在于，包括：

獲取詢問(wèn)文本，并根據(jù)所述詢問(wèn)文本從預(yù)設(shè)的文檔庫(kù)獲取多個(gè)候選答案，包括：根據(jù)所述詢問(wèn)文本獲取問(wèn)題表示；根據(jù)所述問(wèn)題表示從所述文檔庫(kù)中獲取多個(gè)關(guān)聯(lián)文本；將所述關(guān)聯(lián)文本和所述問(wèn)題表示輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取所述多個(gè)候選答案；

獲取所述詢問(wèn)文本中的隱含知識(shí)包括：對(duì)所述文檔庫(kù)中的文檔進(jìn)行隱含知識(shí)原子標(biāo)記，初始化所述隱含知識(shí)原子的選擇權(quán)重，采用啟發(fā)式算法優(yōu)化所述選擇權(quán)重進(jìn)而對(duì)所述隱含知識(shí)原子進(jìn)行搜索，提取所述隱含知識(shí)原子創(chuàng)建隱含知識(shí)庫(kù)；將所述詢問(wèn)文本與所述隱含知識(shí)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，獲取所述詢問(wèn)文本的隱含知識(shí)，并根據(jù)所述隱含知識(shí)創(chuàng)建隱含問(wèn)題向量；

根據(jù)所述多個(gè)候選答案在所述隱含問(wèn)題向量上的投影，對(duì)所述多個(gè)候選答案進(jìn)行評(píng)分；

根據(jù)評(píng)分結(jié)果獲取最優(yōu)的候選答案。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隱式知識(shí)的閱讀理解方法，其特征在于，所述啟發(fā)式算法包括遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法中的一種。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隱式知識(shí)的閱讀理解方法，其特征在于，為每個(gè)所述候選答案添加隱含知識(shí)原子，設(shè)置每個(gè)所述候選答案對(duì)應(yīng)的所述隱含知識(shí)原子數(shù)相同。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于隱式知識(shí)的閱讀理解方法，其特征在于，經(jīng)過(guò)搜索后，當(dāng)兩個(gè)及以上的候選答案對(duì)應(yīng)同一個(gè)隱含知識(shí)原子時(shí)，為其中一個(gè)所述候選答案添加該隱含知識(shí)原子。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于隱式知識(shí)的閱讀理解方法，其特征在于，將所述候選答案與對(duì)應(yīng)的隱含知識(shí)原子結(jié)合計(jì)算所述候選答案在所述隱含問(wèn)題向量上的投影。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隱式知識(shí)的閱讀理解方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用雙向GRU網(wǎng)絡(luò)或長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隱式知識(shí)的閱讀理解方法，其特征在于，采用內(nèi)積投影方法獲取所述候選答案的評(píng)分。