[发明专利]一种融合卷积神经网络和循环神经网络的问答方法及系统有效
| 申请号： | 201811371591.8 | 申请日： | 2018-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109408627B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 李勇;张发幼;周建华 | 申请（专利权）人： | 众安信息技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/36;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市万慧达律师事务所 11111 | 代理人： | 顾友 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合卷积神经网络和循环神经网络的问答方法及系统，方法包括：根据用户输入的问句，获取问句的实体以及实体的查询ID；根据实体将问句简化成问句模式；根据查询ID收集实体的相关属性，生成候选属性列表；将问句模式以及候选属性列表输入预先训练好的属性判别器中，获取每个候选属性与问句的得分；根据得分判定与问句最相近的属性关系，取出最相近的属性关系的属性值完成回答。本发明利用字典树的方法实现快速的实体定位，可以满足高并发的商业系统，且可以减少无谓的字符串比较，提高查询效率，通过基于神经网络的方法进行属性推断，利用向量化的数值计算不需要人工整理模板，能够有效解决人工整理的操作繁杂以及不完备等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 卷积 神经网络 循环 问答 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种融合卷积神经网络和循环神经网络的问答方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：根据用户输入的问句，获取所述问句的实体以及所述实体的查询ID；S2：根据所述实体将所述问句简化成问句模式；S3：根据所述查询ID收集所述实体的相关属性，生成候选属性列表；S4：将所述问句模式以及所述候选属性列表输入预先训练好的属性判别器中，获取每个候选属性与问句的得分；S5：根据所述得分判定与所述问句最相近的属性关系，取出所述最相近的属性关系的属性值完成回答。
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