[发明专利]文本分析方法及装置

权利要求书

1.一种文本分析方法，其特征在于，包括：

将待分析文本拆分成多个语句，分别计算所述多个语句中的每个语句与待回答问题的相似度；

根据相似度满足预设条件的目标语句和所述待回答问题构建输入序列；

通过文本分析模型获得所述输入序列中的每个词单元作为待回答问题对应的答案的开始位置的概率和结束位置的概率，根据所述概率确定所述待回答问题的答案。

2.根据权利要求1所述的文本分析方法，其特征在于，分别计算所述多个语句中的每个语句与待回答问题的相似度包括：

分别将每个语句与待回答问题进行字符分割和向量化处理，获得每个词单元的词向量；

根据每个语句中的词单元的词向量，计算每个语句各自的词向量；

根据待回答问题中的词单元的词向量，计算待回答问题的词向量；

分别根据每个语句的词向量与待回答问题的词向量，计算每个语句与待回答问题的相似度。

3.根据权利要求1所述的文本分析方法，其特征在于，分别计算所述多个语句中的每个语句与待回答问题的相似度包括：

分别将每个语句与待回答问题进行拼接，形成拼接文本，拼接文本包括第一文本段和第二文本段；

将拼接文本输入相似度计算模型，对拼接文本进行字符分割和向量化处理，获取拼接文本中每个词的词向量；

根据第一文本段中的每个词的词向量，计算第一文本段的词向量；

根据第二文本段中的每个词的词向量，计算第二文本段的词向量；

利用第一文本段的词向量和第二文本段的词向量，计算每个语句与待回答问题的相似度，输出相似度标识。

4.根据权利要求3所述的文本分析方法，其特征在于，所述根据相似度满足预设条件的目标语句和所述待回答问题构建输入序列包括：

将相似度标识为第一相似度标识的语句确定为目标语句；

将所述目标语句和所述待回答问题进行字符分割，得到所述目标语句和所述待回答问题中的每个词单元；

根据每个词单元构建输入序列。

5.根据权利要求3所述的文本分析方法，其特征在于，所述根据相似度满足预设条件的目标语句和所述待回答问题构建输入序列包括：

将相似度标识为第一相似度区段标识的语句确定为目标语句；

将所述目标语句和所述待回答问题进行字符分割，得到所述目标语句和所述待回答问题中的每个词单元；

根据每个词单元构建输入序列。

6.根据权利要求4或5所述的文本分析方法，其特征在于，所述根据每个词单元构建输入序列包括：

通过将所述目标语句的词单元放置在前并且将所述待回答问题的词单元放置在后构建输入序列。

7.根据权利要求1所述的文本分析方法，其特征在于，通过文本分析模型获得所述输入序列中的每个词单元作为待回答问题对应的答案的开始位置的概率和结束位置的概率，包括：

针对所述输入序列中的每个词单元计算词向量、分隔向量和位置向量；

对所述词向量、分隔向量和位置向量之和进行线性映射以及非线性变换，分别获得每一个词单元作为待回答问题对应的答案的开始位置的概率以及结束位置的概率。

8.根据权利要求7所述的文本分析方法，其特征在于，根据所述概率确定所述待回答问题的答案包括：

将作为开始位置的概率最高的第一词单元与作为结束位置的概率最高的第二词单元以及所述第一词单元与所述第二词单元之间的词单元确定为所述待回答问题的答案。