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[發(fā)明專利]自動(dòng)問答方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202110852375.0 申請(qǐng)日: 2021-07-27
公開(公告)號(hào): CN113821614A 公開(公告)日: 2021-12-21
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 劉亞飛;黃予;葉碧榮;王碩佳;趙瑞輝;鄭建光 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 騰訊科技(深圳)有限公司
主分類號(hào): G06F16/332 分類號(hào): G06F16/332;G06F16/35;G06F16/36;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138 代理人: 張所明
地址: 518057 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 自動(dòng) 問答 方法 裝置 設(shè)備 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.一種自動(dòng)問答方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取輸入問題的輸入問題句向量,以及K組問答句向量模板,每組所述問答句向量模板包括成對(duì)出現(xiàn)的問題文本句向量和答復(fù)文本句向量,K為大于1的整數(shù);

基于第一注意力機(jī)制,融合所述輸入問題句向量和所述問題文本句向量,得到問題綜合類別向量;以及基于第二注意力機(jī)制,融合所述輸入問題句向量和所述答復(fù)文本句向量,得到答復(fù)綜合類別向量;

根據(jù)所述輸入問題句向量、所述問題綜合類別向量和所述答復(fù)綜合類別向量,得到類別概率,所述類別概率用于表示所述輸入問題屬于所述K組問答句向量模板中的目標(biāo)問答句向量模板的概率;

根據(jù)所述類別概率,將所述目標(biāo)句向量模板對(duì)應(yīng)的答復(fù)文本確定為所述輸入問題的輸出答復(fù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于第一注意力機(jī)制,根據(jù)所述輸入問題句向量和所述問題文本句向量,得到問題綜合類別向量,包括:

將所述輸入問題句向量分別和所述K組問答句向量模板內(nèi)的問題文本句向量進(jìn)行向量交互,得到K組問題重要性權(quán)重;所述K組問題重要性權(quán)重中的第k1組問題重要性權(quán)重用于表示所述輸入問題與所述第k1組問答句向量模板對(duì)應(yīng)的問題文本的相關(guān)程度,1≤k1≤K,k1為正整數(shù);

根據(jù)所述K組問題重要性權(quán)重,得到K個(gè)問題注意力權(quán)重;

獲取K個(gè)問題類別向量,所述K個(gè)問題類別向量中的第k2組問題類別向量用于表示所述第k2組問答句向量模板內(nèi)的問題文本句向量的均值,1≤k2≤K,k2為正整數(shù);

加權(quán)組合所述K個(gè)問題注意力權(quán)重和所述K個(gè)問題類別向量,計(jì)算得到所述問題綜合類別向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述K組問題重要性權(quán)重,得到K個(gè)問題注意力權(quán)重,包括:

取所述K組問題重要性權(quán)重中每組問題重要性權(quán)重的由大到小排序的前a個(gè)值,組合得到問題重要性權(quán)重序列,所述問題重要性權(quán)重序列包括a*K個(gè)問題重要性權(quán)重,a為正整數(shù);

從所述問題重要性權(quán)重序列中提取出所述K個(gè)問題注意力權(quán)重。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于第二注意力機(jī)制,融合所述輸入問題句向量和所述答復(fù)文本句向量,得到答復(fù)綜合類別向量,包括:

將所述輸入問題句向量分別和所述K組問答句向量模板內(nèi)的答復(fù)文本句向量進(jìn)行向量交互,得到K組答復(fù)重要性權(quán)重,所述K組答復(fù)重要性權(quán)重中的第k3組答復(fù)重要性權(quán)重用于表示所述輸入問題與所述第k3組問答句向量模板對(duì)應(yīng)的答復(fù)文本的相關(guān)程度,1≤k3≤K,k3為正整數(shù);

根據(jù)所述K組答復(fù)重要性權(quán)重,得到K個(gè)答復(fù)注意力權(quán)重;

獲取K個(gè)答復(fù)類別向量,所述K個(gè)答復(fù)類別向量中的第k4組答復(fù)類別向量用于表示所述第k4組問答句向量模板內(nèi)的答復(fù)文本句向量的均值,1≤k4≤K,k4為正整數(shù);

加權(quán)組合所述K個(gè)答復(fù)注意力權(quán)重和所述K個(gè)答復(fù)類別向量,計(jì)算得到所述答復(fù)綜合類別向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述K組答復(fù)重要性權(quán)重,得到K個(gè)答復(fù)注意力權(quán)重,包括:

取所述K組答復(fù)重要性權(quán)重中每一組答復(fù)重要性權(quán)重的由大到小排序的前b個(gè)值,組合得到答復(fù)重要性權(quán)重序列,所述答復(fù)重要性權(quán)重序列包括b*K個(gè)答復(fù)重要性權(quán)重,b為正整數(shù);

從所述答復(fù)重要性權(quán)重序列中提取出所述K個(gè)答復(fù)注意力權(quán)重。

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1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

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