[发明专利]一种基于深度学习的问句生成方法和问句生成系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的问句生成方法，其特征在于，所述问句生成方法包括：

获取种子问句；

对所述种子问句进行分词；

对经过所述分词的种子问句进行语义词扩展；

对经过所述扩展的语义词进行重组生成候选问句；

通过预设的语义分类模型对所述候选问句进行语义检测，获取语义正确的候选问句。

2.如权利要求1所述的问句生成方法，其特征在于，所述获取种子问句，包括：

根据预设的关键词和疑问词定向获取种子问句；或者，

通过人工收集获取种子问句。

3.如权利要求1所述的问句生成方法，其特征在于，通过word2vec对种子问句进行语义词扩展。

4.如权利要求1所述的问句生成方法，其特征在于，所述对经过所述扩展的语义词进行重组生成候选问句，包括：

对所述语义词进行全排列，根据扩展词进行笛卡尔卷积，生成候选问句。

5.一种基于深度学习的问句生成系统，其特征在于，所述问句生成系统包括：

种子问句获取单元，用于获取种子问句；

分词单元，用于对所述种子问句进行分词；

语义词扩展单元，用于对经过所述分词的种子问句进行语义词扩展；

候选问句生成单元，用于对经过所述扩展的语义词进行重组生成候选问句；

语义检测单元，用于通过预设的语义分类模型对所述候选问句进行语义检测，获取语义正确的候选问句。

6.如权利要求5所述的问句生成系统，其特征在于，所述种子问句获取单元，包括：

定向获取子单元，用于根据预设的关键词和疑问词定向获取种子问句；或者，

人工收集子单元，用于通过人工收集获取种子问句。

7.如权利要求5所述的问句生成系统，其特征在于，通过word2vec对种子问句进行语义词扩展。

8.如权利要求5所述的问句生成系统，其特征在于，所述对经过所述扩展的语义词进行重组生成候选问句，包括：

对所述语义词进行全排列，根据扩展词进行笛卡尔卷积，生成候选问句。