[发明专利]基于学科知识图谱和卷积神经网络的智能答疑方法有效
| 申请号： | 202010083679.0 | 申请日： | 2020-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN111324709B | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 朱新华;龚云;陈宏朝;张兰芳 | 申请（专利权）人： | 广西师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人： | 巢雄辉;裴康明 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于知识图谱和神经网络的智能答疑方法，包括以下步骤：S1.形成用户问句q指向领域本体的候选概念集合；S2.形成用户问句指向领域本体排名前N的候选概念集合TOP(N)，以及在问句q中相对应的概念提及集合M(N)；S3.计算得出用户问句与候选概念的所有概念关系对的相似度；S4.将与用户问句q相似度值最大的概念关系对作为答案知识源；S5.在学科知识图谱的关系记录库中查询概念关系对，得到用户问句的答案并呈现给用户。本发明以学科知识图谱作为知识库，以学科知识图谱关系记录库中的关系记录作为问句的答案来源，同时通过卷积神经网络实现问句的处理与分类，提高了问句在概念关系对上的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学科 知识 图谱 卷积 神经网络 智能 答疑 方法 | ||
【主权项】：
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