[發明專利]一種答案檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202110005335.2
• 申請日: 2021-01-05
• 公開（公告）號: CN112328777B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 肖路;李長亮;李小龍
• 申請（專利權）人: 北京金山數字娛樂科技有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 劉曉楠

本申請提供一種答案檢測方法及裝置，其中所述答案檢測方法包括：將待檢測文本和待查詢問題作為輸入集輸入向量編碼模型，獲得所述輸入集的編碼向量，將所述編碼向量輸入分類模塊進行答案類別劃分，以基于所述待檢測文本生成所述待查詢問題的答案類別的劃分結果，根據所述劃分結果確定與所述答案類別對應的答案檢測結果并輸出。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別涉及一種答案檢測方法及裝置、計算設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。

對于自然語言處理任務，通常選用預訓練模型進行處理。當前機器閱讀理解的常規方式是將問題和文本輸入預訓練模型，通過模型對問題和文本進行相應處理，以得到文本中問題對應答案的起始和終止位置，可見，現有的預訓練模型在進行閱讀理解任務時，僅僅通過對答案起點位置和答案終點位置來確定待檢測文本中是否存在答案以及答案具體是什么，通過這種方式輸出的答案的準確性有待提高。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種答案檢測方法及裝置、計算設備和計算機可讀存儲介質，以解決現有技術中存在的技術缺陷。

根據本申請實施例的第一方面，提供了一種答案檢測方法，包括：

將待檢測文本和待查詢問題作為輸入集輸入向量編碼模型，獲得所述輸入集的編碼向量；

將所述編碼向量輸入分類模塊進行答案類別劃分，以基于所述待檢測文本生成所述待查詢問題的答案類別的劃分結果；

根據所述劃分結果確定與所述答案類別對應的答案檢測結果并輸出。

可選地，所述將所述編碼向量輸入分類模塊進行答案類別劃分，以基于所述待檢測文本生成所述待查詢問題的答案類別的劃分結果，包括：

將所述編碼向量輸入所述分類模塊的概率預測子模塊，獲得所述輸入集中每個詞單元對應的概率預測結果；

將所述每個詞單元分別與對應的概率預測結果進行乘積運算，并將運算獲得的向量進行求和運算，生成所述輸入集對應的運算結果向量；

將所述運算結果向量輸入所述分類模塊的分類子模塊進行答案類別劃分，以基于所述待檢測文本生成所述待查詢問題的答案類別的第一劃分結果。

可選地，所述將所述編碼向量輸入所述分類模塊的概率預測子模塊，獲得所述輸入集中每個詞單元對應的概率預測結果，包括：

將所述編碼向量輸入所述分類模塊的概率預測子模塊，獲得所述輸入集中每個詞單元作為所述待查詢問題對應的預測答案的起始位置和/或結束位置的概率預測結果；

相應的，所述將所述每個詞單元分別與對應的概率預測結果進行乘積運算，并將運算獲得的向量進行求和運算，生成所述輸入集對應的運算結果向量，包括：

將所述每個詞單元分別與所述起始位置和/或結束位置的第一和/或第二概率預測結果進行乘積運算，并將運算獲得的向量進行求和運算，生成所述輸入集對應的第一運算結果向量和/或第二運算結果向量。

可選地，所述將所述編碼向量輸入所述分類模塊的概率預測子模塊，獲得所述輸入集中每個詞單元對應的概率預測結果，包括：

將所述編碼向量輸入所述分類模塊的概率預測子模塊，獲得所述輸入集中每個詞單元作為所述待查詢問題對應的預測答案的第三概率預測結果；

相應的，所述將所述每個詞單元分別與對應的概率預測結果進行乘積運算，并將運算獲得的向量進行求和運算，生成所述輸入集對應的運算結果向量，包括：