[发明专利]问题数据处理方法、深度学习模型的训练方法和装置

权利要求书

1.一种问题数据处理方法，包括：

解析目标问题，生成求解所述目标问题所需的第一子问题和针对所述第一子问题的第一答复顺序；

基于所述目标问题、所述第一子问题以及所述第一答复顺序，生成求解所述目标问题所需的第二子问题，其中，针对所述第二子问题的第二答复顺序在所述第一答复顺序之后；以及

基于所述第一子问题、所述第一答复顺序、所述第二子问题、所述第二答复顺序，得到求解所述目标问题所需的目标子问题集合，其中，所述目标子问题集合包括具有答复顺序的多个子问题，所述多个子问题至少包括所述第一子问题和所述第二子问题；

其中，所述第一子问题包括针对子问题的概率；所述基于所述目标问题、所述第一子问题以及所述第一答复顺序，生成求解所述目标问题所需的第二子问题包括：

基于所述目标问题、所述第一子问题以及所述第一答复顺序，生成多个候选子问题和针对各个候选子问题的概率；以及

基于针对所述第一子问题的概率和针对各个候选子问题的概率，从所述多个候选子问题中选择所述第二子问题；

其中，所述基于针对所述第一子问题的概率和针对所述候选子问题的概率，从所述多个候选子问题中选择所述第二子问题包括：

基于针对所述第一子问题的概率和针对各个候选子问题的概率，确定将各个候选子问题作为第二子问题的目标概率；以及

基于各个候选子问题各自对应的目标概率，从所述多个候选子问题中选择所述第二子问题。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一子问题、所述第一答复顺序、所述第二子问题、所述第二答复顺序，得到求解所述目标问题所需的目标子问题集合包括：

基于所述第一子问题、所述第一答复顺序、所述第二子问题、所述第二答复顺序，得到求解所述目标问题的多个候选子问题集合，其中，各个候选子问题集合包括具有答复顺序的多个子问题；

确定针对各个候选子问题集合的总概率，其中，所述总概率包括各个候选子问题集合中各个子问题对应的概率之间的乘积；以及

基于所述总概率，从所述多个候选子问题集合中选择所述目标子问题集合。

3.根据权利要求1-2中任意一项所述的方法，其中，所述目标子问题集合中的多个子问题基于各自对应的答复顺序形成有向无环图数据，所述有向无环图数据包括多个节点和节点之间的边数据，各个节点表征对应的子问题，所述边数据表征所述答复顺序。

4.根据权利要求1-2中任意一项所述的方法，还包括：

基于所述目标子问题集合，确定针对答复顺序在前的子问题的第一答案数据；

基于所述第一答案数据，确定针对答复顺序在后的子问题的第二答案数据；以及

基于所述第二答案数据，得到针对所述目标问题的答案数据。