一种基于教育系统的答案自动寻找方法及电子设备技术方案

本发明专利技术公开了一种基于教育系统的答案自动寻找方法及电子设备，其中，所述方法包括步骤：A.对待阅读的文章以及待回答的问题进行分词；B.获取分词后得到的相应的词语串；C.将词语串输入到自动阅读理解模型中，输出与问题对应的答案；本发明专利技术所述方案，能够从大篇幅阅读文本中，寻找所需的答案，精确度高，减少用户的寻找时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于教育系统的答案自动寻找方法及电子设备
本专利技术涉及程序应用领域，尤其涉及一种基于教育系统的答案自动寻找方法及电子设备。
技术介绍
现有的，用户在大篇幅的文章中，希望能让电脑自动从大段篇幅的文章中找到自己感兴趣的问题的答案，目前只有关键字的查询功能，并未有自动寻找答案功能，用户在寻找答案时，需要通篇阅读，耗费大量时间。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于教育系统的答案自动寻找方法及电子设备，旨在解决大篇幅文章中快速寻找答案的问题。本专利技术的技术方案如下：一种基于教育系统的答案自动寻找方法，其中，包括步骤：A.对待阅读的文章以及待回答的问题进行分词；B.获取分词后得到的相应的词语串；C.将词语串输入到自动阅读理解模型中，输出与问题对应的答案。所述的教育系统的答案自动寻找方法，其中，所述步骤A之前包括：预先设定自动阅读理解模型，并对所述自动阅读理解模型设定相应的规则。所述的教育系统的答案自动寻找方法，其中，所述步骤A中，获取待阅读的文章的首字，并从首字所构成的词语开始，往后逐一进行分词。所述的教育系统的答案自动寻找方法，其中，所述步骤A中，待阅读的文章中出现相同的词语，将所述相同的词语与所述词语前一个词语或后一个词语进行绑定存储。所述的教育系统的答案自动寻找方法，其中，在输出答案时，以词语串的形式输出，并在文章中对应的突出显示代表答案的词语串。一种电子设备，其中，包括：包括处理器，适于实现各指令，以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：对待阅读的文章以及待回答的问题进行分词；获取分词后得到的相应的词语串；将词语串输入到自动阅读理解模型中，输出与问题对应的答案。所述的电子设备，其中，所述处理器还用于加载并执行：预先设定自动阅读理解模型，并对所述自动阅读理解模型设定相应的规则。所述的电子设备，其中，所述处理器还用于加载并执行：获取待阅读的文章的首字，并从首字所构成的词语开始，往后逐一进行分词。所述的电子设备，其中，所述处理器还用于加载并执行：当所述待阅读的文章中出现相同的词语，将所述相同的词语与所述词语前一个词语或后一个词语进行绑定存储。所述的电子设备，其中，所述处理器还用于加载并执行：在输出答案时，以词语串的形式输出，并在文章中对应的突出显示代表答案的词语串。有益效果：本专利技术公开了一种基于教育系统的答案自动寻找方法及电子设备，其中，所述方法包括步骤：A.对待阅读的文章以及待回答的问题进行分词；B.获取分词后得到的相应的词语串；C.将词语串输入到自动阅读理解模型中，输出与问题对应的答案；本专利技术所述方案，能够从大篇幅阅读文本中，寻找所需的答案，精确度高，减少用户的寻找时间。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1为本专利技术所述基于教育系统的答案自动寻找方法的步骤流程图。图2为本专利技术较佳实施例，自动阅读理解模型的框架图。图3为本专利技术所述电子设备的结构示意图。具体实施方式本专利技术提供一种基于教育系统的答案自动寻找方法及电子设备，为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。请参阅图1，为本专利技术所述基于教育系统的答案自动寻找方法的步骤流程图，本专利技术公开了一种基于教育系统的答案自动寻找方法，其中，包括步骤：S1.对待阅读的文章以及待回答的问题进行分词；S2.获取分词后得到的相应的词语串；S3.将词语串输入到自动阅读理解模型中，输出与问题对应的答案。进一步的，所述的教育系统的答案自动寻找方法，其中，所述步骤S1之前包括：预先设定自动阅读理解模型，并对所述自动阅读理解模型设定相应的规则。进一步的，所述的教育系统的答案自动寻找方法，其中，所述步骤S1中，获取待阅读的文章的首字，并从首字所构成的词语开始，往后逐一进行分词。进一步的，所述的教育系统的答案自动寻找方法，其中，所述步骤S1中，待阅读的文章中出现相同的词语，将所述相同的词语与所述词语前一个词语或后一个词语进行绑定存储。进一步的，所述的教育系统的答案自动寻找方法，其中，在输出答案时，以词语串的形式输出，并在文章中对应的突出显示代表答案的词语串。通过电脑对待阅读的文章和待回答的问题进行分词，得到相应的词语串，然后将两个词语串其输入到自动阅读理解模型中，该模型会在文章中找到与问题对应的回答。其中的自动阅读理解模型结构较为复杂，涉及复杂的计算过程，基本框架如图2所示，输入层：用{x1，...，xT}和{q1，...，qJ}分别表示输入的文章、问题中的词语，将它们转换为相应的预训练词向量之后，得到两个相应矩阵X∈Rd×T、Q∈Rd×J，将两个矩阵分别输入双向LSTM，得到输出矩阵H∈R2d×T、U∈R2d×J，其中d为网络隐藏层大小。注意力流层：该层会在两个方向计算网络对词语的注意力：从问题到文章的注意力和从文章到问题的注意力。这两种注意力都源自于一个共同的问题U与文章H之间的相似度矩阵S∈RT×J。注意力矩阵的计算方法如下：Sij＝α(H：t，U：j)∈R其中α是一个可训练的向量方程，再此我们令其中是可训练参数向量，*是逐元素乘，[；]是向量按列合并。从文章到问题的注意力表示为：at＝softmax(S：t)∈RJ得到从问题到文章的注意力表示为：b＝softmax(maxcol(S))∈RT将重复T次得到最后得到整合层：将上层得到的G输入到一个2层BiLSTM，得到输出M∈R2d×T.输出层：得到答案在文中的开始和结束位置p1，p2较佳实施例，输入：文章：[据C4ISR网2015年6月23日报道]洛克希德马丁公司、雷神公司和庞巴迪将联手开发联合监视与目标攻击雷达系统(JSTARS)。据洛克希德马丁公司称，洛克希德马丁公司将作为系统集成方案牵头方，雷神公司将发挥其在地面监视、情报监视和侦察系统、任务系统集成和JSTARS通信的经验。庞巴迪公司将提供其全球公务机，这将比现代客机操作更实惠，通过允许机载雷达，能够监视远距离山谷情况，并在不加油情况下长时间监视战场情况，特别适合于JSTARS任务。庞巴迪商用飞机专用飞机部门副总裁斯特凡维伦纽夫称，我们在过去几年为美空军建立的战场机载通信节点(BACN)，使用庞巴迪全球平台使我们处于这个细分市场非常有利的地位。2015-05-26国防科技信息网。问题:哪两个公司联手开发JSTARS系统？自动输出：答案:洛马、雷神。进一步的，本专利技术还公开了一种电子设备10，如图2所示，为所述电子设备的结构示意图，其中，包括：包括处理器110，适于实现各指令，以及存储设备120，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器110加载并执行：对待阅读的文章以及待回答的问题进行分词；获取分词后得到的相应的词语串；将词语串输入到自动阅读理解模型中，输出与问题对应的答案。所述处理器110可以为通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(AcornRISCMachine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，处理器还可以是任何传统处理器、微本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于教育系统的答案自动寻找方法，其特征在于，包括步骤：A.对待阅读的文章以及待回答的问题进行分词；B.获取分词后得到的相应的词语串；C.将词语串输入到自动阅读理解模型中，输出与问题对应的答案。

【技术特征摘要】
1.一种基于教育系统的答案自动寻找方法，其特征在于，包括步骤：A.对待阅读的文章以及待回答的问题进行分词；B.获取分词后得到的相应的词语串；C.将词语串输入到自动阅读理解模型中，输出与问题对应的答案。2.根据权利要求1所述的教育系统的答案自动寻找方法，其特征在于，所述步骤A之前包括：预先设定自动阅读理解模型，并对所述自动阅读理解模型设定相应的规则。3.根据权利要求1所述的教育系统的答案自动寻找方法，其特征在于，所述步骤A中，获取待阅读的文章的首字，并从首字所构成的词语开始，往后逐一进行分词。4.根据权利要求3所述的教育系统的答案自动寻找方法，其特征在于，所述步骤A中，待阅读的文章中出现相同的词语，将所述相同的词语与所述词语前一个词语或后一个词语进行绑定存储。5.根据权利要求1所述的教育系统的答案自动寻找方法，其特征在于，在输出答案时，以词语串的形式输出，并在文章中对应的突出显示代表答案的词语串。6.一种电子设备，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李天驰，孙悦，邱恒斌，
申请(专利权)人：深圳点猫科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44