[发明专利]知识库构建方法、装置、电子设备和介质有效

专利信息
申请号: 201911366607.0 申请日: 2019-12-26
公开(公告)号: CN113051390B 公开(公告)日: 2023-09-26
发明(设计)人: 余晓峰;韩友;念天磊;郑立涛;欧鑫凤 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06F16/335 分类号: G06F16/335;G06F16/332
代理公司: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 孟金喆
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 知识库 构建 方法 装置 电子设备 介质
【权利要求书】:

1.一种知识库构建方法,其特征在于,包括:

从目标领域的网页中提取候选问题;

根据所述候选问题,将所述网页划分为网页内容块;

从所述网页内容块中,确定所述候选问题的候选答案,以得到候选问答对;

根据所述候选问题和/或所述候选答案,对所述候选问答对进行过滤,并根据过滤结果构建所述目标领域的知识库;

其中,所述根据所述候选问题,将所述网页划分为网页内容块,包括:

将任一候选问题作为界限,将该候选问题前的网页内容以及该候选问题后的网页内容,划分成不同的网页内容块;

所述根据所述候选答案,对所述候选问答对进行过滤,包括:

基于行块分布函数,提取所述候选答案的特征;

根据所述候选答案的特征,对所述候选问答对进行过滤;

所述根据所述候选问题,对所述候选问答对进行过滤,包括:

基于知识增强语言表示模型,确定所述候选问题的质量;

根据所述候选问题的质量,对所述候选问答对进行过滤;

或者,将所述候选问题作为主题分类模型的输入,以确定候选问题的主题;

滤除主题不属于所述目标领域的候选问题,并且滤除该候选问题所属的候选问答对。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从目标领域的网页中提取候选问题,包括:

获取目标领域的网页,并确定所述网页中段落的主旨句和/或标题,以将所述主旨句和/或标题作为所述候选问题。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述网页内容块中,确定所述候选问题的候选答案,包括:

从所述网页内容块中提取关键内容,并将所述关键内容作为所述候选问题的候选答案。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述主题分类模型的网络结构依次包括输入层、嵌入表示层、长短期记忆网络层、多头注意力层和输出层。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述候选问答对进行过滤之后,还包括:

对剩余的候选问题进行意图识别,并根据所述剩余的候选问题的主题和确定的意图,对所述剩余的候选问题进行归一化。

6.一种知识库构建装置,其特征在于,包括:

候选问题提取模块,用于从目标领域的网页中提取候选问题;

网页内容块划分模块,用于根据所述候选问题,将所述网页划分为网页内容块;

候选问答对获取模块,用于从所述网页内容块中,确定所述候选问题的候选答案,以得到候选问答对;

知识库构建模块,用于根据所述候选问题和/或所述候选答案,对所述候选问答对进行过滤,并根据过滤结果构建所述目标领域的知识库;

其中,所述网页内容块划分模块,具体用于:

将任一候选问题作为界限,将该候选问题前的网页内容以及该候选问题后的网页内容,划分成不同的网页内容块;

所述知识库构建模块,具体用于:

基于行块分布函数,提取所述候选答案的特征;

根据所述候选答案的特征,对所述候选问答对进行过滤;

所述知识库构建模块,具体还用于:

基于知识增强语言表示模型,确定所述候选问题的质量;

根据所述候选问题的质量,对所述候选问答对进行过滤;

或者,将所述候选问题作为主题分类模型的输入,以确定候选问题的主题;

滤除主题不属于所述目标领域的候选问题,并且滤除该候选问题所属的候选问答对。

7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述候选问题提取模块,具体用于:

获取目标领域的网页,并确定所述网页中段落的主旨句和/或标题,以将所述主旨句和/或标题作为所述候选问题。

8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述候选问答对获取模块,具体用于:

从所述网页内容块中提取关键内容,并将所述关键内容作为所述候选问题的候选答案。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于百度在线网络技术(北京)有限公司,未经百度在线网络技术(北京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911366607.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top