一种融合多损失函数及注意力机制的知识库问答方法

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摘要

本发明公开了一种融合多损失函数及注意力机制的知识库问答方法，该方法将问题和候选答案作为输入，采用Bi‑LSTM、Bi‑GRU作为主要特征提取器，同时融入注意力机制，并使用两个损失函数对模型进行优化，通过采用计算损失值反向传播来更新模型参数，训练网络模型直至该模型收敛。经过网络的训练，最终将问题和候选答案映射到维数相同的特征空间上，并用问题和候选答案特征向量间的内积计算二者的语义相似度，同时利用候选答案之间的余弦相似度来扩大不同答案之间的差异性。通过在SimpleQuestions数据集上进行测试，体现了该模型具有较强的特征映射能力及较高的准确率，从而证明了本方法的优越性。

基本信息

专利标题：

一种融合多损失函数及注意力机制的知识库问答方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111125316A

申请号：

CN201911369897.4

公开（公告）日：

2020-05-08

申请日：

2019-12-26

授权号：

CN111125316B

授权日：

2022-04-22

发明人：

杨新武张煜

申请人：

北京工业大学

申请人地址：

北京市朝阳区平乐园100号

代理机构：

北京思海天达知识产权代理有限公司

代理人：

沈波

优先权：

CN201911369897.4

主分类号：

G06F16/33

IPC分类号：

G06F16/33 G06F16/332 G06F40/295 G06F40/247 G06N5/02

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F16/33

••查询

法律状态

2022-04-22 ：

授权

2020-06-02 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/33
申请日 : 20191226

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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