一种基于表示学习与多层覆盖机制的生成式知识问答方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于表示学习与多层覆盖机制的生成式知识问答方法，属于人工智能和自然语言处理技术领域。针对知识问答系统的知识库中，事实不能被有效表示导致降低查找正确答案能力，生成式问答任务中模型会陷入某种模式中无法跳出，或在某个模式中重复生成已生成过的词汇，导致答案可读性下降的技术问题，首先建立生成式知识问答模型，使用Seq2Seq框架，结合注意力机制、CopyNet模型、GenQA模型和Coverage覆盖机制，通过编码器解析问题，并通过查询知识库中的信息，使用解码器生成答案。在给定场景下，能够生成完整的一句话，答案包含正确的知识，且生成的答案具有流畅性、一致性和正确性，在经典的知识问答数据集、限定领域和开放领域的问答数据集都取得很好效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于表示学习与多层覆盖机制的生成式知识问答方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111125333A
申请号 ：
CN201911335248.2
公开（公告）日 ：
2020-05-08
申请日 ：
2019-12-23
授权号 ：
CN111125333B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
刘琼昕王亚男龙航卢士帅王佳升
申请人 ：
北京理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 ：
北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王民盛
优先权 ：
CN201911335248.2
主分类号 ：
G06F16/332
IPC分类号 ：
G06F16/332 G06F16/33 G06F16/36 G06F40/126 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/332
•••查询公式
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2020-06-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/332
申请日 : 20191223
申请日 : 20191223
2020-05-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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