[发明专利]答案分析方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种答案分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标常识问题和对应的多个待分析答案；

将所述目标常识问题和对应的多个待分析答案输入答案分析模型，得到所述多个答案中每一答案的典型性得分；

筛选所述典型性得分对应的答案，并将筛序结果对应的答案作为所述目标常识问题的最终答案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标常识问题和对应的多个待分析答案输入答案分析模型，得到所述多个答案中每一答案的典型性得分，包括：

将所述目标常识问题和对应的多个待分析答案输入答案分析模型，得到所述目标常识问题和对应的多个待分析答案相应的隐向量；

利用所述隐向量，得到所述多个答案中每一答案的典型性得分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标常识问题和对应的多个待分析答案输入答案分析模型，得到所述多个答案中每一答案的典型性得分之后，包括：

利用所述典型性得分对应的损失值，对所述答案分析模型进行网络参数调整。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述典型性得分对应的损失值，对所述答案分析模型进行网络参数调整，包括：

利用所述典型性得分得到第一分布；

利用真实得分得到第二分布；

利用所述第一分布和所述第二分布确定对应的损失值，对所述答案分析模型进行网络参数调整。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个待分析答案包括若干负样本答案和若干正样本答案；所述利用所述典型性得分对应的损失值，对所述答案分析模型进行网络参数调整，包括：

利用所述典型性得分和真实得分确定第一损失值；

利用负样本答案对应的所述典型性得分确定第二损失值；

利用正样本答案对应的所述典型性得分确定第三损失值；

利用所述第一损失值、第二损失值和第三损失值，对所述答案分析模型进行网络参数调整。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述负样本答案标注的典型性得分为0。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述筛选所述典型性得分对应的答案，并将筛序结果对应的答案作为所述目标常识问题的最终答案，包括：

将所述典型性得分最高对应的答案作为所述目标常识问题的最终答案。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标常识问题和对应的多个待分析答案，包括：

获取所述目标常识问题；

将所述目标常识问题输入至答案生成模型，得到所述目标常识问题和对应的多个待分析答案。

9.一种答案分析装置，其特征在于，所述答案分析装置包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用于实现如权利要求1-8任一项所述的方法。