[發明專利]一種基于圖表征融合的問句生成方法及裝置

在審

• 申請號: 202011351764.7
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112487761A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 方凡;周興發;饒璐;譚斌;楊蘭;孫銳;展華益
• 申請（專利權）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: G06F40/126
• 分類號: G06F40/126;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30
• 代理公司: 四川省成都市天策商標專利事務所 51213
• 代理人: 陳藝文

1.一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、初始化文本、答案的語義編碼序列；

B、通過對文本的句法分析，獲取文本每個句子的依存句法樹，構建整個文本的依存句法圖；

C、將文本信息和答案信息進行交互，為文本編碼引入答案信息，得到文本的交互編碼；

D、基于文本的依存句法圖，結合文本的交互編碼，構建文本的依存句法圖在兩個方向的圖表征；

E、將文本在依存句法圖兩個方向的圖表征進行融合，得到最終的圖表征；

F、根據文本的依存句法圖表征，利用問句生成模塊生成問句序列。

2.如權利要求1所述的一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，所述步驟A中初始化語義編碼序列的方法包括：采用詞向量隨機初始化的表示方法，或基于深度學習的語言模型訓練得到的向量表示方法。

3.如權利要求1所述的一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，所述步驟B中獲取文本每個句子的依存句法樹的方法包括：對句子進行依存句法分析。

4.如權利要求1所述的一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，所述步驟B中構建整個文本的依存句法圖的方法包括：多棵依存句法樹合并為依存句法圖。

5.如權利要求1所述的一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，所述步驟C中將文本信息和答案信息進行交互的方法包括：對步驟A中得到的文本詞向量和答案詞向量進行深度對齊。

6.如權利要求1所述的一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，所述步驟D中構建文本基于依存句法圖的兩個方向圖表征的方法包括：利用自回歸模型迭代計算圖表征。

7.如權利要求1所述的一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，所述步驟E中將文本在依存句法圖兩個方向的圖表征進行融合的方法包括：多個單詞的圖表征融合為一個句子圖表征、兩個方向的圖表征融合。

8.如權利要求1所述的一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，所述步驟F中所述問句生成模塊的方法包括：基于循環神經網絡的解碼模塊，文本表征和解碼模塊輸出之間的注意力交互。

9.如權利要求1所述的一種基于圖表征融合的問句生成方法，其特征在于，還包括將詞向量輸入所述問句生成模塊進行訓練的方法，包括：所述問句生成模塊損失函數的設定、迭代更新，所述問句生成模塊參數的方法的設定，對所述問句生成模塊中各層參數的初始化，各個網絡層之間的連接以及對齊。

10.一種基于圖表征的問句生成裝置，其特征在于，包括：

語義編碼初始化模塊，用于對輸入的文本和答案進行分詞，然后將單詞轉化為對應的詞向量；

句法分析模塊，用于對文本進行依存句法分析，生成對應的依存句法圖；

文本與答案交互模塊，用于將答案信息與文本信息進行交互，得到包含答案信息的文本向量；

基于依存句法的圖表征構建模塊，用于構建文本的基于依存句法關系的圖表征；

圖表征信息融合模塊，用于對整個文本在兩個方向的圖表征進行融合，同時對文本所有單詞的圖表征進行融合；

問句生成模塊，用于在得到文本的圖表征之后對其進行解碼并生成質量最優的問句。