[发明专利]一种答案确定方法及装置有效
| 申请号: | 201910518065.8 | 申请日: | 2019-06-14 |
| 公开(公告)号: | CN110309282B | 公开(公告)日: | 2021-08-27 |
| 发明(设计)人: | 刘思阳 | 申请(专利权)人: | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/284;G06F40/253;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 李欣;丁芸 |
| 地址: | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 答案 确定 方法 装置 | ||
1.一种答案确定方法,其特征在于,所述方法包括:
对资料文本和问题文本进行分词处理,得到资料文本的第一分词和问题文本的第二分词,所述资料文本用于表示至少一个领域的相关知识,所述问题文本用于表示待答复问题;
提取所述第一分词的词义向量和词性向量,得到由所述第一分词的词义向量和词性向量组成的第一词向量;并提取所述第二分词的词义向量和词性向量,得到由所述第二分词的词义向量和词性向量组成的第二词向量,其中,词义向量用于表示分词的词义,词性向量用于表示分词的词性;
将所述第一词向量输入至于预先经过训练的序列编码器,得到所述序列编码器的输出,作为所述资料文本的序列编码向量;并将所述第二词向量输入至所述序列编码器,得到所述序列编码器的输出,作为所述问题文本的序列编码向量,所述序列编码向量用于表示文本中分词之间的上下文关系;
将所述第一词向量输入至预先经过训练的树型编码器,得到所述树型编码器的输出,作为所述资料文本的树型编码向量;并将所述第二词向量输入至预先经过训练的树型编码器,得到所述树型编码器的输出,作为所述问题文本的树型编码向量,所述树型编码向量用于表示文本的语法结构;
按照预设的拼接方式,拼接所述资料文本的所述序列编码向量和所述树型编码向量,得到所述资料文本的第一拼接编码向量;并按照所述预设的拼接方式,拼接所述问题文本的所述序列编码向量和所述树型编码向量,得到所述问题文本的第二拼接编码向量;
根据所述第一拼接编码向量和所述第二拼接编码向量,在所述资料文本中确定与所述问题文本相匹配的内容,作为所述待答复问题的答案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一拼接编码向量和所述第二拼接编码向量,在所述资料文本中确定与所述问题文本相匹配的内容,作为所述待答复问题的答案,包括:
融合所述第一拼接编码向量和所述第二拼接编码向量,得到融合编码向量;
将所述融合编码向量输入至预先经过训练的分类器,得到所述资料文本中与所述问题文本相匹配的内容的位置;
从所述资料文本中提取所述位置处的文本,作为所述待答复问题的答案。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述融合所述第一拼接编码向量和所述第二拼接编码向量,得到融合编码向量,包括:
将所述第一拼接编码向量输入至特征融合网络中的第一双向长短时记忆网络,得到所述第一双向长短时记忆网络的输出,作为第一输出特征;并将所述第二拼接编码向量输入至所述特征融合网络中的第二双向长短时记忆网络,得到所述第二双向长短时记忆网络的输出,作为第二输出特征;
将所述第一输出特征和所述第二输出特征进行向量级拼接,得到拼接结果;
重复执行以下步骤:
将拼接结果输入至所述特征融合网络中下一层的双向长短时记忆网络,得到输出结果;并将输出结果与所述第二输出特征进行向量级拼接,得到新的拼接结果;
直至得到所述特征融合网络中最后一层的双向长短时记忆网络的输出结果,将该输出结果作为融合编码向量。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述融合编码向量输入至预先经过训练的分类器,得到所述资料文本中与所述问题文本相匹配的内容的位置,作为所述待答复问题的答案所处的位置,包括:
将所述融合编码向量和领域向量拼接,得到表示特征,所述领域向量为用于表示所述待答复问题所属领域的独热(one-hot)编码;
将所述表示特征输入至预先经过训练的分类器,得到所述资料文本中与所述问题文本相匹配的内容的位置,作为所述待答复问题的答案所处的位置。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述第一分词的词义向量和词性向量,得到第一词向量,包括:
提取所述第一分词的词义向量和词性向量;并将所述第一分词的词义向量和词性向量首尾拼接,得到拼接结果,作为第一词向量;
所述提取所述第二分词的词义向量和词性向量,得到第二词向量,包括:
提取所述第二分词的词义向量和词性向量;并将所述第二分词的词义向量和词性向量首尾拼接,得到拼接结果,作为第二词向量。
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