[发明专利]关联问题聚合模型的生成、问答式聚合方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201810694922.5 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN108846126B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 王硕寰;孙宇 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33 |
| 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： | 本发明公开了一种关联问题聚合模型的生成、问答式聚合方法、装置及设备。其中，该方法包括：根据至少两个用户的网络行为数据，获取第一数量的基础训练样本，并使用基础训练样本对第一机器学习模型进行训练，得到基础语义匹配模型；将基础语义匹配模型中的语义表示层中迁移至第二机器学习模型中，并根据预先标注的第二数量的关联问题对，对第二机器学习模型进行训练，得到关联问题聚合模型。本发明实施例可以得到将意思一致的问题的答案聚合在一起的关联问题聚合模型，利用用户的网络行为数据训练得到的基础语义匹配模型，作迁移学习生成关联问题聚合模型，可以大大减少人工标注样本以及人工标注成本，可以优化问答社区内问题的答案满足率。 | ||
| 搜索关键词： | 关联 问题 聚合 模型 生成 问答式 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种关联问题聚合模型的生成方法，其特征在于，包括：根据至少两个用户的网络行为数据，获取第一数量的基础训练样本，并使用所述基础训练样本对第一机器学习模型进行训练，得到基础语义匹配模型；将所述基础语义匹配模型中的语义表示层迁移至第二机器学习模型中，并根据预先标注的第二数量的关联问题对，对所述第二机器学习模型进行训练，得到所述关联问题聚合模型；其中，所述第一数量大于所述第二数量。
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北京百度网讯科技有限公司，未经北京百度网讯科技有限公司许可，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/patent/201810694922.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
