[发明专利]数据处理方法、装置和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

获取与问题对应的实体的特征向量和与候选答案对应的实体的特征向量以及所述候选答案的特征向量，其中，所述实体是从所述问题对应的支持文档中提取的；

根据所述候选答案的特征向量以及所述实体的特征向量构建图，其中，所述图包括与各个实体对应的节点，反映各实体之间的关系的各节点之间的边，与所述候选答案对应的节点；

将所述图的表示矩阵输入机器学习模型，得到输出的一个候选答案作为所述问题的答案；

所述将所述图的表示矩阵输入机器学习模型，得到输出的一个候选答案作为所述问题的答案包括：

将所述图的表示矩阵输入图神经网络模型，得到输出的各个节点更新后的特征向量；

将所述候选答案更新后的特征向量和所述候选答案对应的实体更新后的特征向量输入分类模型，得到输出的各个候选答案的得分以及候选答案对应的实体的得分；

根据各个候选答案的得分以及各个候选答案对应的实体的得分，选取一个候选答案作为所述问题的答案。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，所述图还包括反映所述候选答案和所述实体之间的关系的边，以及反映所述候选答案之间的关系的边。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，还包括：

获取所述支持文档的特征向量；

所述根据所述实体的特征向量构建图包括：

根据所述支持文档的特征向量、所述候选答案的特征向量以及所述实体的特征向量构建图；

其中，所述图还包括与所述支持文档对应的节点，反映所述支持文档和所述实体之间的关系的边，以及反映所述支持文档和所述候选答案之间的关系的边。

4.根据权利要求3所述的数据处理方法，还包括：

对所述问题、所述支持文档、所述候选答案和所述实体分别进行初始编码；

将所述支持文档的初始编码、所述候选答案的初始编码或所述实体的初始编码的至少一项与所述问题的初始编码，输入协同注意力模型，得到输出的所述支持文档相对于所述问题的协同注意力编码，所述候选答案相对于所述问题的协同注意力编码，或所述实体相对于所述问题的协同注意力编码中至少一项；

根据所述支持文档的协同注意力编码，所述候选答案的协同注意力编码，或者，根据所述实体的协同注意力编码，分别确定所述支持文档的特征向量，所述候选答案的特征向量，或者，所述实体的特征向量。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其中，

所述分别确定所述支持文档的特征向量，所述候选答案的特征向量，或者，所述实体的特征向量包括：

将所述支持文档的协同注意力编码，所述候选答案的协同注意力编码或所述实体的协同注意力编码中至少一项，输入自注意力模型，得到输出的所述支持文档的自注意力编码，所述候选答案的自注意力编码，或所述实体的自注意力编码中至少一项，分别作为所述支持文档的特征向量，所述候选答案的特征向量，或所述实体的特征向量。

6.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，

所述根据各个候选答案的得分以及各个候选答案对应的实体的得分，选取一个候选答案作为所述问题的答案包括：

将分类器输出的各个候选答案的得分，记为各个候选答案的第一得分；

根据同一候选答案对应的多个实体的得分，确定该候选答案的第二得分；

根据同一候选答案的第一得分和第二得分，确定所述候选答案的最终得分；

选取最终得分最高的候选答案作为所述问题的答案。