问答方法技术

本发明专利技术提供一种问答方法

【技术实现步骤摘要】
问答方法、问答模型训练方法、一体机和存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种问答方法
、
问答模型训练方法
、
一体机和存储介质
。

技术介绍

[0002]计算机自动生成代码是近年来软件工程的研究热点之一
。
[0003]现有的代码生成方法可以将大量通用的自然语言类型的任务数据与程序设计语言类型的代码任务数据放在一起进行模型训练，以使模型能够具备对于通用任务和代码任务的处理能力
。
[0004]然而，上述方法训练所的模型，无法同时取得最佳的通用效果和代码效果，受限于处理精度，难以得到推广应用
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种问答方法
、
问答模型训练方法
、
一体机和存储介质，用以解决现有技术中模型难以兼顾通用效果和代码效果的缺陷
。
[0006]本专利技术提供一种问答方法，包括：
[0007]获取问询语句；
[0008]基于自然语言模型和非自然本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种问答方法，其特征在于，包括：获取问询语句；基于自然语言模型和非自然语言模型，分别对所述问询语句进行解答，得到所述自然语言模型的自然语言输出和所述非自然语言模型的非自然语言输出；基于所述自然语言输出和所述非自然语言输出，确定融合权重，并基于所述融合权重，对所述自然语言输出和所述非自然语言输出进行加权，得到所述问询语句对应的答案信息
。2.
根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，所述基于所述自然语言输出和所述非自然语言输出，确定融合权重，包括：基于融合模块，确定与所述自然语言输出和所述非自然语言输出对应的所述融合权重；所述融合模块是基于样本问询语句和样本答案标签，结合所述自然语言模型和所述非自然语言模型训练得到的
。3.
根据权利要求1或2所述的问答方法，其特征在于，所述基于所述自然语言输出和所述非自然语言输出，确定融合权重，并基于所述融合权重，对所述自然语言输出和所述非自然语言输出进行加权，得到所述问询语句对应的答案信息，包括：基于各个输出单位下的所述自然语言输出和所述非自然语言输出，确定各个输出单位的融合权重，并基于所述各个输出单位的融合权重，对各个输出单位下的所述自然语言输出和所述非自然语言输出进行加权融合，得到所述问询语句对应的答案信息
。4.
根据权利要求1或2所述的问答方法，其特征在于，所述自然语言模型基于第一样本数据训练得到，所述非自然语言模型基于第二样本数据训练得到；所述第一样本数据中自然语言样本与非自然语言样本之间的比例，大于所述第二样本数据中自然语言样本与非自然语言样本之间的比例
。5.
根据权利要求4所述的问答方法，其特征在于，所述自然语言模型是在预训练语言模型的基础上，应用所述第一样本数据训练得到的，所述非自然语言模型是在所述预训练语言模型的基础上，应用所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚，王佳升，刘权，魏思，胡国平，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：