[发明专利]基于图网络的答案句选择方法及装置

权利要求书

1.一种基于图网络的答案句选择方法，所述方法应用于基于图网络的答案句选择装置，所述装置包括问答句预测器，其特征在于，所述方法包括：

对预先获取的多个第一句子，分别获取对应的第一向量，其中，所述第一句子作为所述答案句的候选句子；

根据所述第一句子和所述第一向量构建多个所述第一句子的关系图，其中，所述关系图用于获取多个所述第一句子之间的关系；

基于所述关系图以及所述第一向量，通过所述图网络获取第二向量，其中，所述图网络基于神经网络构建，所述第二向量为多个所述第一句子的上下文信息融合后的向量；具体包括：

根据所述关系图并基于图卷积网络按照如下公式所示的方法更新所述第一向量：

根据更新后的第一向量并基于门控循环单元按照如下公式所示的方法获取所述第二向量：

H^mpge＝GRU([H⁰；H^ent；H^dist；H^simi])

其中，所述H^(t+1)表示所述图卷积网络的输出，所述σ表示激活函数，所述表示A的度量矩阵，所述A表示某一句子的关系图，所述H^(t)表示所述图卷积网络的输入，所述W^(t)表示权重参数，所述H^mpge表示所述第二向量，所述GRU表示门控循环单元，所述H⁰表示初始第一向量，所述H^ent表示根据第一工具构建的关系图更新后的第一向量，所述H^dist表示根据第二工具构建的关系图更新后的第一向量，所述H^simi表示根据第三工具构建的关系图更新后的第一向量；

基于所述第二向量，通过所述问答句预测器从所述第一句子中选择答案句，其中，所述问答句预测器用于获取所述第二向量对应的第一句子的预测分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关系图包括第一关系图和第二关系图；

所述根据所述第一句子和所述第一向量构建多个所述第一句子的关系图，其方法包括：

根据所述第一句子并通过第一策略构建所述第一关系图，

根据所述第一向量并通过第二策略构建所述第二关系图，

其中，所述第一策略用于根据所述第一句子并基于第一工具、第二工具以及第三工具构建所述第一关系图，所述第一工具用于连接含有相同实体的第一句子，所述第二工具用于根据所述第一句子之间的距离计算所述第一句子之间的权重，所述第三工具用于计算所述第一句子之间的语义相似度；基于上述构建的第一关系图和第二关系图及所述第一向量，通过所述图网络获取第二向量；

所述第二策略用于根据所述第一向量并基于自注意力机制构建所述第二关系图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二向量，通过所述问答句预测器从所述第一句子中选择答案句，其方法包括：

根据所述第二向量、所述第一句子并基于所述问答句预测器获取每一个所述第一句子的预测分数，将预测分数最高的第一句子作为所述答案句。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二向量、所述第一句子并基于所述问答句预测器获取每一个所述第一句子的预测分数，其方法包括：

根据所述第二向量并基于所述问答句预测器按照如下公式所示的方法获取每一个所述第一句子的预测分数：

Score＝Softmax(MLP(H^mpge))

其中，所述Score表示所述第一句子的预测分数，所述MLP表示多层感知机，所述H^mpge表示所述第二向量。