一种知识驱动的军事语言问答方法技术

本发明专利技术公开了一种知识驱动的军事语言问答方法，包括以下步骤：建立军事语言问答模型；建立军事知识图谱与军事知识库之间的数据映射关系；将查询输入的语句进行分词处理，将分词处理形成的关键词数据推送到军事语言问答模型中；军事语言问答系统接收军事语言问句数据，确定军事语言问句信息和意图；将关键词数据推送到军事知识答案生成模型，生成军事语言形式回答；建立知识图谱自适应扩展模型，完成军事知识图谱更新。本发明专利技术填补了军事语言问答的空白，且通过知识驱动的军事语言问答及接口技术，准确回答军事问题，为用户提供了直接的信息检索途径。信息检索途径。信息检索途径。

【技术实现步骤摘要】
一种知识驱动的军事语言问答方法


[0001]本专利技术属于自动问答领域，特别是一种知识驱动的军事语言问答方法。

技术介绍

[0002]随着武器装备和舰载武器系统的信息化程度不断提高，军事信息系统组成模式经历了多次变化。战场信息数量与规模急剧增加，信息来源愈加广泛。传统搜索引擎和查询方式，已经不能满足战场信息以及大量军事知识的捕获和理解。
[0003]语言自动问答技术能够通过问句理解将自然语言转化为计算机可以理解的语言。这里可以利用中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术找到问句所涉及的实体与关键词；通过关系抽取技术找到问句中的关系,得到实体关系对，将问题消解后得到的实体关系对通过实体链接的方式与结构化知识库对接，构建端到端的带有知识库查询功能的深度神经网络生成式问答模型，在标准的端到端序列到序列学习框架下，使用匹配和拷贝机制从原始问句和知识库中提取答案元素，并同时逐词生成包含普通词语和知识库词语的自然语言答案。
[0004]由于军事知识库包含数目庞大的高度结构化、条理化的数据，这些数据是军事语言问答系统的知识图谱来源。然而，在军本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种知识驱动的军事语言问答及接口方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，建立军事语言问答模型，包括问句查询分析模型、军事知识推理模型、军事知识答案生成模型；步骤2，建立军事知识图谱与军事知识库之间的数据映射关系，包括军事知识的实体类型、属性定义、关系、关系属性、数据集；步骤3，将查询输入的语句进行分词处理，将分词处理形成的关键词数据推送到军事语言问答模型中；步骤4，军事语言问答系统接收军事语言问句数据，确定军事语言问句信息和意图；步骤5，将关键词数据推送到军事知识答案生成模型，生成军事语言形式回答；步骤6，建立知识图谱自适应扩展模型，完成军事知识图谱更新。2.根据权利要求1所述的知识驱动的军事语言问答方法，其特征在于，步骤1中所述问句查询分析模型，包括问句分类模型、实体链接模型和意图分析模型；所述问句分类模型，用于对问题进行分类；所述实体链接模型，用于将问题文本中的实体与知识图谱中相应的实体进行链接；所述意图分析模型，用于分析问题的语义，将问句的意图划分到相应的种类，并识别问句中的限定条件。3.根据权利要求1所述的知识驱动的军事语言问答方法，其特征在于，步骤1中所述军事知识推理模型，用于建立注意力机制的卷积神经网络模型，完成自然语言到逻辑语言的卷积神经网络翻译。4.根据权利要求1所述的知识驱动的军事语言问答方法，其特征在于，步骤1中所述军事知识答案生成模型，包括统计转换模型、答案排序模型、问答生成模型、问答研究成果模型；所述统计转换模型，用于根据问句分类模型的输出结果，对答案进行通过求和、排序或者数据单位转换的统...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈端迎，胥昕昕，张科伟，吉寒冬，李刚，邓鹏，张龙，韩永磊，李海滨，武育，宋胜利，张华伟，李欧阳，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一六研究所中船重工信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：