[發(fā)明專利]模型的訓(xùn)練方法、知識(shí)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111536048.0
• 申請(qǐng)日: 2021-12-15
• 公開（公告）號(hào): CN114238571A
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 舒暢;陳又新
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/33
• 分類號(hào): G06F16/33;G06F16/36;G06F40/289;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 廖慧賢

1.一種知識(shí)分類模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：

獲取原始標(biāo)注數(shù)據(jù)；其中，所述原始標(biāo)注數(shù)據(jù)包括題干數(shù)據(jù)、選項(xiàng)數(shù)據(jù)和答案數(shù)據(jù)；

對(duì)所述題干數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到題干表征向量；

根據(jù)預(yù)設(shè)的知識(shí)圖譜對(duì)選項(xiàng)數(shù)據(jù)和答案數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到選項(xiàng)屬性值和答案屬性值；

將所述選項(xiàng)屬性值和所述答案屬性值進(jìn)行分詞和拼接處理，得到選項(xiàng)答案表征向量；

將所述題干表征向量和所述選項(xiàng)答案表征向量進(jìn)行向量拼接，得到題目數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述題目數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)設(shè)的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到知識(shí)分類模型；其中，所述知識(shí)分類模型用于對(duì)目標(biāo)題目進(jìn)行知識(shí)分類處理，以得到知識(shí)點(diǎn)類型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述題干數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到題干表征向量，包括：

對(duì)所述題干數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將所述題干數(shù)據(jù)的英文內(nèi)容轉(zhuǎn)為小寫，得到初步題干序列；

對(duì)所述初步題干序列進(jìn)行分詞處理，得到題干表征向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據(jù)預(yù)設(shè)的知識(shí)圖譜對(duì)選項(xiàng)數(shù)據(jù)和答案數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到選項(xiàng)屬性值和答案屬性值之前，所述方法還包括：構(gòu)建所述知識(shí)圖譜，具體包括：

獲取預(yù)設(shè)知識(shí)點(diǎn)；

根據(jù)所述預(yù)設(shè)知識(shí)點(diǎn)構(gòu)建第一三元組和第二三元組；

根據(jù)所述第一三元組和所述第二三元組構(gòu)建所述知識(shí)圖譜；其中，所述第一三元組包括第一知識(shí)實(shí)體、關(guān)系、第二知識(shí)實(shí)體，所述第二三元組包括第二知識(shí)實(shí)體、屬性、屬性值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述知識(shí)圖譜包括第一三元組和多個(gè)第二三元組，根據(jù)預(yù)設(shè)的知識(shí)圖譜對(duì)選項(xiàng)數(shù)據(jù)和答案數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到選項(xiàng)屬性值和答案屬性值，包括：

根據(jù)所述第一三元組和多個(gè)所述第二三元組對(duì)所述選項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到所述選項(xiàng)屬性值；其中，所述選項(xiàng)屬性值包括多個(gè)第二三元組的屬性值；

根據(jù)所述第一三元組和其中一個(gè)第二三元組對(duì)所述答案數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理，得到所述答案屬性值；其中，所述答案屬性值是所述選項(xiàng)屬性值中的多個(gè)屬性值中的其中一個(gè)屬性值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述將所述選項(xiàng)屬性值和所述答案屬性值進(jìn)行分詞和拼接處理，得到選項(xiàng)答案表征向量，包括：

將所述選項(xiàng)屬性值和所述答案屬性值進(jìn)行詞向量化，得到詞向量化的項(xiàng)屬性值和答案屬性值；

將詞向量化的項(xiàng)屬性值和答案屬性值進(jìn)行屬性值拼接，得到選項(xiàng)答案表征向量。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述將所述題干表征向量和所述選項(xiàng)答案表征向量進(jìn)行向量拼接，得到題目數(shù)據(jù)，包括：

通過分隔符將所述題干表征向量和所述選項(xiàng)答案表征向量進(jìn)行向量拼接，得到題目數(shù)據(jù)；其中，分隔符包括第一占位符和第二占位符，通過分隔符將所述題干表征向量和所述選項(xiàng)答案表征向量進(jìn)行向量拼接，得到題目數(shù)據(jù)，具體包括：

將題干表征向量設(shè)在第一占位符與第二占位符之間、第二占位符設(shè)在題干表征向量和選項(xiàng)答案表征向量之間，對(duì)題干表征向量和選項(xiàng)答案表征向量進(jìn)行向量拼接，得到所述題目數(shù)據(jù)。

7.一種選擇題的知識(shí)分類方法，其特征在于，包括：

獲取待分類的選擇題數(shù)據(jù)；其中，所述選擇題數(shù)據(jù)包括題干數(shù)據(jù)、選項(xiàng)數(shù)據(jù)和答案數(shù)據(jù)；

將所述選擇題數(shù)據(jù)輸入至知識(shí)分類模型；其中，所述知識(shí)分類模型為根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的方法訓(xùn)練得到；

通過所述知識(shí)分類模型對(duì)所述選擇題數(shù)據(jù)行特征提取，得到特征向量信息；

根據(jù)所述特征向量信息進(jìn)行知識(shí)分類處理，得到知識(shí)點(diǎn)類型。