[发明专利]基于多语义的集外词处理方法、智能问答方法及装置

权利要求书

1.一种基于多语义的集外词处理方法，其特征在于，包括：

根据集外词在句子中的上下词，获取集外词的每个语义的权重；所述上下词包括集外词在句子中的至少一个前序分词和至少一个后序分词；

根据每个语义中义原的词向量，生成每个语义的语义向量；

根据每个语义的权重，对每个语义的语义向量加权求和，生成仿真词向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据集外词在句子中的上下词，获取集外词的每个语义的权重的步骤，包括：

获取集外词在句子中的上下词；

获取所述上下词与每个语义的第一类距离；

根据所述第一类距离，计算每个语义的权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取上下词与每个语义的第一类距离的步骤，包括：

获取所述上下词的每个分词与每个语义中每个义原的余弦距离；

根据所述余弦距离，获取所述上下词的每个分词与每个语义中所有义原的平均距离；

根据所述平均距离，获取所述上下词与每个语义的第一类距离。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类距离，计算每个语义的权重的步骤，使用以下公式：

其中，n为集外词语义的数量，Wm为集外词第m个语义的权重，Dm为所述上下词与集外词第m个语义的第一类距离，为集外词所有语义的第一类距离的和。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个语义中义原的词向量，生成每个语义的语义向量的步骤，包括：

获取集外词的每个语义中每个义原的义原词向量；

根据每个语义中义原的数量，对每个语义中的每个义原设置义原权重；

根据所述义原权重，对每个语义中义原的词向量进行加权求和，生成每个语义的语义向量。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取集外词在句子中的上下词的步骤，包括：

设置用于约束所述上下词数量的取词窗口值C，C为整数且大于或等于1；

根据所述取词窗口值C，从包含所述集外词的句子的分词中获取所述上下词；

其中，所述上下词包括句子中位于所述集外词前序的C个分词和后序的C个分词。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述根据每个语义中义原的数量，对每个语义中的每个义原设置义原权重，使用以下公式：

Wp＝1/x

其中，Wp为义原权重，x为语义中义原的数量。

8.一种智能问答方法，其特征在于，应用于权利要求1-7任一所述的方法，包括：

从未知问题的分词结果中获取集外词；

基于所述集外词的多语义，生成所述集外词的仿真词向量；

根据所述仿真词向量和所述问题中其余分词的词向量，从已训练的问答模型中匹配问题答案。

9.一种基于多语义的集外词处理装置，其特征在于，包括：

语义权重获取单元，用于根据集外词在句子中的上下词，获取集外词的每个语义的权重；所述上下词包括集外词在句子中的至少一个前序分词和至少一个后序分词；

语义向量生成单元，用于根据每个语义中义原的词向量，生成每个语义的语义向量；

仿真词向量生成单元，用于根据每个语义的权重，对每个语义的语义向量加权求和，生成仿真词向量。

10.一种智能问答装置，其特征在于，应用于权利要求1-7任一所述的方法，包括：

集外词获取单元，用于从未知问题的分词结果中获取集外词；

集外词处理单元，用于基于所述集外词的多语义，生成所述集外词的仿真词向量；

作答单元，用于根据所述仿真词向量和所述问题中其余分词的词向量，从已训练的问答模型中匹配问题答案。