[发明专利]问答模型的训练方法、问答方法及装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种问答模型的训练方法，包括：

获取初始训练样本数据集，其中，所述初始训练样本数据集包括多组初始训练样本数据，每组所述初始训练样本数据包括初始问题文本和初始答案文本；

对所述初始训练样本数据集进行预处理，得到训练样本数据集，其中，所述训练样本数据集包括多组训练样本数据，每组所述训练样本数据包括问题文本序列数据和答案文本序列数据；以及

利用所述问题文本序列数据和所述答案文本序列数据训练问答模型，得到经训练的问答模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述初始训练样本数据集进行预处理，得到训练样本数据集包括：

对所述初始问题文本和所述初始答案文本进行去噪处理，得到去噪问题文本和去噪答案文本；

对所述去噪问题文本和所述去噪答案文本进行分词处理，得到分词问题文本和分词答案文本；

对所述分词问题文本和所述分词答案文本进行关键词提取，得到问题关键词文本和答案关键词文本；以及

对所述问题关键词文本和所述答案关键词文本进行词嵌入处理，得到所述问题文本序列数据和所述答案文本序列数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述问答模型包括编码器和解码器；

所述利用所述问题文本序列数据和所述答案文本序列数据训练问答模型，得到经训练的问答模型包括：

利用所述编码器对所述问题文本序列数据进行处理，得到目标特征向量；

利用所述解码器对所述目标特征向量进行处理，得到预测答案文本序列数据；以及

利用所述预测答案文本序列数据和所述答案文本序列数据训练所述问答模型，得到经训练的问答模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述编码器包括双向门控循环单元层，所述双向门控循环单元层包括多个基于恒等映射的双向门控循环单元；

所述解码器包括注意力层和单向门控循环单元层，所述单向门控循环单元层包括多个基于恒等映射的单向门控循环单元。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述利用所述编码器对所述问题文本序列数据进行处理，得到目标特征向量包括：

利用所述双向门控循环单元层对所述问题文本序列数据进行处理，得到目标特征向量；

所述利用所述解码器对所述目标特征向量进行处理，得到预测答案文本序列数据包括：

利用所述注意力层对所述目标特征向量进行处理，得到中间特征向量；

利用所述单向门控循环单元层对所述中间特征向量进行处理，得到所述预测答案文本序列数据。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述双向门控循环单元和所述单向门控循环单元均使用线性整流激活函数；

所述利用所述双向门控循环单元层对所述问题文本序列数据进行处理，得到目标特征向量包括：

利用批标准化算法对所述问题文本序列数据进行处理，得到批标准化问题文本序列数据；以及

利用所述双向门控循环单元层对所述批标准化问题文本序列数据进行处理，得到目标特征向量；

所述利用所述单向门控循环单元层对所述中间特征向量进行处理，得到所述预测答案文本序列数据包括：

利用所述批标准化算法对所述中间特征向量进行处理，得到批标准化中间特征向量；以及

利用所述单向门控循环单元层对所述批标准化中间特征向量进行处理，得到预测答案文本序列数据。

7.一种问答方法，包括：

获取初始问题文本；

对所述初始问题文本进行预处理，得到目标问题文本序列数据；以及

利用问答模型对所述目标问题文本序列数据进行处理，得到目标答案文本序列数据，

其中，所述问答模型是利用根据权利要求1至6中任一项所述的训练方法得到的。