[發(fā)明專利]一種作文離題檢測(cè)方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010573536.8
• 申請(qǐng)日: 2020-06-22
• 公開（公告）號(hào): CN113901202A
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王永杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海流利說信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06N3/04
• 代理公司: 北京信遠(yuǎn)達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11304
• 代理人: 趙興華

1.一種作文離題檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

獲取主題句及與所述主題句對(duì)應(yīng)的作文；

編碼層獲取所述主題句及所述作文，對(duì)所述主題句進(jìn)行編碼，得到主題句編碼，并對(duì)所述作文進(jìn)行編碼，得到作文編碼；

預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取所述主題句編碼和所述作文編碼，從所述主題句編碼中提取問題關(guān)鍵特征，并從所述作文編碼中提取回答關(guān)鍵特征；

注意力機(jī)制層獲取所述問題關(guān)鍵特征及所述回答關(guān)鍵特征，并基于所述問題關(guān)鍵特征及所述回答關(guān)鍵特征，確定所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征，及所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征；

所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征，及所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征，得到分類結(jié)果，所述分類結(jié)果為所述作文離題或所述作文不離題。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括卷積層和池化層；

所述問題關(guān)鍵特征包括：包括：

所述卷積層從所述主題句編碼中提取的卷積二維問題特征，及所述池化層基于所述卷積二維特征，得到的池化一維問題特征；

所述回答關(guān)鍵特征，包括：

所述卷積層從所述作文編碼中提取的卷積二維回答特征，及所述池化層基于所述卷積二維回答特征，得到的池化一維回答特征；

所述注意力機(jī)制層獲取所述問題關(guān)鍵特征及所述回答關(guān)鍵特征，并基于所述問題關(guān)鍵特征及所述回答關(guān)鍵特征，確定所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征，及所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征，包括：

注意力機(jī)制層獲取所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，并基于所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，確定所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征；

注意力機(jī)制層獲取所述卷積二維回答特征及所述池化一維問題特征，并基于所述卷積二維回答特征及所述池化一維問題特征，確定所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述注意力機(jī)制層獲取所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，并基于所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，確定所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征，包括：

注意力機(jī)制層獲取所述主題句編碼、所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，并基于所述主題句編碼、所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，確定所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征；

所述注意力機(jī)制層獲取所述卷積二維回答特征及所述池化一維問題特征，并基于所述卷積二維回答特征及所述池化一維問題特征，確定所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征，包括：

注意力機(jī)制層獲取所述作文編碼、所述卷積二維回答特征及所述池化一維問題特征，并基于所述作文編碼、所述卷積二維回答特征及所述池化一維問題特征，確定所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征，及所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征，得到分類結(jié)果之前，還包括：

注意力機(jī)制層將所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征與所述池化一維回答特征進(jìn)行組合，得到回答特征集合；

所述注意力機(jī)制層將所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征，與所述池化一維問題特征進(jìn)行組合，得到問題特征集合；

特征關(guān)聯(lián)層根據(jù)所述回答特征集合及所述問題特征集合，確定所述回答特征集合與所述問題特征集合的關(guān)聯(lián)程度，并基于所述關(guān)聯(lián)程度，確定所述回答特征集合與所述問題特征集合中的關(guān)聯(lián)特征對(duì)；

所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述作文所關(guān)注的所述主題句的特征，及所述主題句所關(guān)注的所述作文的特征，得到分類結(jié)果，包括：

所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取所述關(guān)聯(lián)特征對(duì)，并基于所述關(guān)聯(lián)特征對(duì)，得到分類結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述確定所述回答特征集合與所述問題特征集合的關(guān)聯(lián)程度，包括：

利用sigmoid函數(shù)確定所述回答特征集合與所述問題特征集合的相關(guān)系數(shù)。