[發明專利]一種基于量子測量的問答任務匹配的計算機介質

在審

• 申請號: 202110318869.0
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN113157879A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 回文杰;張鵬
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06N10/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 韓帥

本發明公開一種基于量子測量的問答任務匹配方法，包括測量矩陣編碼器以及問答匹配模塊；所述語言編碼器用于編碼當前的問答句子，獲取句子編碼矩陣；其組成部分包括嵌入層和中間層；嵌入層是初始化單詞編碼；中間層是將單詞編碼進行進一步計算，得到單詞的密度矩陣，從而進一步得到問答句子的密度矩陣；測量矩陣編碼器主要是用于編碼當前句子的觀測信息，獲取問答句子的測量編碼矩陣；問答匹配模塊用于判斷當前輸入的疑問句子與答案句子是否匹配；本發明基于端到端的量子語言模型，彌補了量子語言模型中不能考慮交互信息的問題，提高了問答匹配的效果。

技術領域

本發明屬于數據挖掘的問答匹配任務計算機領域；尤其涉及一種基于量子測量的問答任務匹配的計算機介質。

背景技術

語言模型是自然語言處理中的一個很重要的部分。語言模型可以分為經典概率語言模型和量子概率語言模型，量子概率語言模型依托于量子概率以及量子現象。研究結果表明，人類認知中存在于量子現象^[1]，特別是在語言理解中^[2]。量子概率的不確定性可以被用來更好地表示句子語義的不確定性^[3]。Van Rijsbergen認為，量子理論可以通過數學形式主義來理解邏輯，幾何和概率信息檢索模型^[4]。它啟發了后來的量子理論和自然語言處理技術的結合。后來，Bengio提出了量子語言模型，該模型創造性地使用了量子理論的公式來概括語言模型^[5]，并在密度矩陣中對單詞的概率不確定性進行了編碼，這對量子語言模型以后的發展起著重要的作用。但量子語言模型有很多問題。一方面，它使用獨熱編碼來對單詞進行編碼，而沒有考慮語義的重要性。另一方面，量子語言模型的密度矩陣是通過迭代過程而不是可分析過程估算的，計算時間很長。

基于以上問題，本發明提出了一種端到端的量子語言模型(NNQLM)，進行了一些改進^[6]，例如，它使用單詞嵌入而不是獨熱編碼來表示每個單詞，其次，NNQLM是一個端到端的模型，無需迭代估計步驟即可獲得疑問句子和答案句子的密度矩陣。

但是，NNQLM仍然沒有考慮問題和答案之間相互作用的重要性。如果沒有相互作用，匹配效果將會不強。通常，在比較兩個句子時，我們通過從一個句子中提取與身份，同義詞，反義和其他關系有關的部分來關注另一個句子的關鍵部分^[7]。因此，通過使用一個句子的內容來指導另一個句子的表示來建模兩個句子是很有必要的。

本發明使用量子測量對問答句子進行編碼，來更好地表示疑問句子與答案句子之間的信息交互，最后通過計算問答句子的匹配得分來輸出結果，即為匹配結果。

在本發明中，我們將量子測量理論引入問答匹配任務。為此，有兩個主要挑戰：

(1)量子測量矩陣的構建要選擇合適的基底，如何在端到端的模型中構建出測量矩陣。

(2)在構建出測量矩陣之后，如何通過測量矩陣來構建問答句子之間的信息交互。

[參考文獻]

[1]Aerts D,Sozzo S.Quantum entanglement in concept combinations[J].InternationalJournal of Theoretical Physics,2014,53(10):3587-3603.

[2]Bruza P D,Kitto K,McEvoy D,et al.Entangling words and meaning[J].2008.

[3]Wang B,Zhang P,Li J,et al.Exploration of quantum interference indocumentrelevance judgement discrepancy[J].Entropy,2016,18(4):144.