【技术实现步骤摘要】
一种面向问答领域动态计算问句与答案相似性的方法
本专利技术涉及问答
，具体涉及一种面向问答领域动态计算问句与答案相似性的方法。
技术介绍
近年来，基于知识图谱的智能问答逐渐成为人工智能以及自然语言处理领域的研究重点，主流的研究方法包括基于语义解析的智能问答和基于信息提取的智能问答。其中，基于信息提取且与深度学习结合的自然语言问答研究，在现阶段正在掀起研究热潮，而如何结合结合问句与答案的联系以计算两者的相似性，从而返回给模型更为准确的答案，更是研究的重心所在。目前国内外对于基于知识图谱的自然语言问答的研究方法可以分为两大类：第一类是基于语义解析的自然语言问答，这类问答利用语义解析器将自然语言转变为与之相对应的逻辑形式，后将产生的结果作为结构化查询语言(如，SPARQL查询语言)到知识库中寻找正确答案；第二类则是现在正在掀起研究热潮的基于知识图谱的利用神经网络构建的问答，这是一种基于信息提取的方法。知识图谱，从本质上来看是一张巨大的图，也可以称为是有向图结构的知识库，即语义网络的知识库。在知识图谱中结点表示实体，而边则表示实体于实体之间的关系。与先前的方法相比，...
【技术保护点】
1.一种面向问答领域动态计算问句与答案相似性的方法，其特征在于，所述问句包括答案问句部和问句答案部分，所述计算问句与答案相似性的方法包括：计算答案问句部分答案各方面向量与加权问句向量的相似性得分，其中所述答案各方面向量包括答案实体向量、答案类型向量和答案内容向量；计算问句向量与答案向量的最终相似性得分。
【技术特征摘要】
1.一种面向问答领域动态计算问句与答案相似性的方法，其特征在于，所述问句包括答案问句部和问句答案部分，所述计算问句与答案相似性的方法包括：计算答案问句部分答案各方面向量与加权问句向量的相似性得分，其中所述答案各方面向量包括答案实体向量、答案类型向量和答案内容向量；计算问句向量与答案向量的最终相似性得分。2.根据权利要求1所述的一种面向问答领域动态计算问句与答案相似性的方法，其特征在于，所述计算答案问句部分答案向量与加权问句向量的相似性得分，具体包括：对中文问句进行分词处理；将分词后处理后的中文问句经word2vec训练，训练后的向量作为Bi-LSTM的输入以获得问句的向量表示；计算问句向量的权重；给问句向量赋予权重；计算问句向量与答案各方面相似性得分。3.根据权利要求1所述的一种面向问答领...
【专利技术属性】
技术研发人员：常亮，张楚婷，宾辰忠，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西,45
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