[发明专利]生成阅读理解的问题题目的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种生成阅读理解的问题题目的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的阅读理解源文本；

对所述阅读理解源文本按照词组类型进行分词处理，使得所述阅读理解源文本具有多个不同词组类型的特征词组；

从所述词组类型中确定目标词组类型，从预设存储区域中获取与所述目标词组类型对应的预设目标答案向量，所述目标词组类型与所述预设目标答案向量存在预设映射关系；

从各特征词组中选取与所述目标词组类型对应的目标特征词组，生成与所述目标特征词组对应的目标词向量；

获取所述目标特征词组在所述阅读理解源文本中的位置信息，生成与所述位置信息对应的位置向量；

将与所述目标词组类型对应的所述目标词向量、所述位置向量、以及所述预设目标答案向量送入预设序列到序列seq2seq模型中，生成与所述目标词组类型对应的问题题目文本。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将与所述目标词组类型对应的所述目标词向量、所述位置向量、以及所述预设目标答案向量送入预设序列到序列seq2seq模型中，生成与所述目标词组类型对应的问题题目文本的步骤之前，还包括：

从所述预设存储区域中获取与目标词组类型对应的目标样本文本；

对所述目标样本文本进行分词，使得所述目标样本文本具有样本文本词组；

生成与所述样本文本词组对应的样本词向量；

将与所述目标词组类型对应的预设目标答案向量和所述样本词向量进行相加，将相加结果作为所述目标样本文本的特征向量；

将所述特征向量作为输入序列送入预设序列到序列seq2seq模型中进行训练，将训练结果作为问题生成模型；

所述将与所述目标词组类型对应的所述目标词向量、所述位置向量、以及所述预设目标答案向量送入预设序列到序列seq2seq模型中，生成与所述目标词组类型对应的问题题目文本的步骤，具体包括：

将与所述目标词组类型对应的所述目标词向量、所述位置向量、以及所述预设目标答案向量送入所述问题生成模型中，生成与所述目标词组类型对应的问题题目文本。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标特征词组在所述阅读理解源文本中的位置信息，生成与所述位置信息对应的位置向量的步骤之后，还包括：

根据所述位置信息确定所述目标特征词组对应的目标句子文本；

对所述目标句子文本进行分词，使得所述目标句子文本具有多个不同词性的词性特征词；

分别将所述目标句子文本的各个词性特征词转换为词性特征词向量；

并获取各个词性特征词在所述目标句子文本中出现的位置先后顺序；

所述将与所述目标词组类型对应的所述目标词向量、所述位置向量、以及所述预设目标答案向量送入所述问题生成模型中，生成与所述目标词组类型对应的问题题目文本的步骤，具体包括：

将所述目标词组类型对应的所述目标词向量、所述位置向量、所述预设目标答案向量作为所述问题生成模型的输入特征序列；

按照所述位置先后顺序对各个词性特征词向量进行遍历，将遍历到的词性特征词向量作为所述问题生成模型的输出特征序列；

将所述输入特征序列以及所述输出特征序列送入所述问题生成模型中进行计算，直至遍历完毕，将计算结果作为目标向量数据；

将所述目标向量数据转换为与所述目标词组类型对应的问题题目文本。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述问题生成模型用以下公式进行表征：

其中，x表征所述输入特征序列，y_t表示位于所述目标句子文本中第t个词性特征词对应的词性特征词向量，n_y表示所述目标句子文本中词性特征词的数量，P(y|x)表征所述目标向量数据。