[发明专利]一种问答处理方法、装置及问答系统在审
| 申请号： | 201910213110.9 | 申请日： | 2019-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN109947922A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 李秀江 | 申请（专利权）人： | 浪潮商用机器有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 250100 山东省济南市历城区唐冶新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种问答处理方法、装置及问答系统，方法获取问题和待选答案库，其中待选答案库包含多个待选答案；将问题和待选答案库输入预先训练好的应答模型，得到模型输出的最终答案。应答模型包括双向循环神经网络层和卷积神经网络层。应答模型根据问题和待选答案库分别获得问题特征向量和每个待选答案对应的答案特征向量；分别获取每个答案特征向量与问题特征向量的余弦相似度；将与问题特征向量的余弦相似度最高的答案特征向量对应的待选答案作为最终答案输出。应答模型可获得表达更加准确的问题特征向量与答案特征向量，有效提高最终答案与问题的匹配性，提升用户的使用体验。 | ||
| 搜索关键词： | 答案特征向量 问题特征 答案库 答案 向量 应答 余弦相似度 问答系统 卷积神经网络 神经网络 双向循环 输出 匹配性 申请 | ||
【主权项】：
1.一种问答处理方法，其特征在于，包括：获取问题和待选答案库；所述待选答案库包含多个待选答案；将所述问题和所述待选答案库输入预先训练好的应答模型中，得到所述应答模型输出的最终答案；所述应答模型包括：双向循环神经网络Bi‑LSTM层和卷积神经网络CNN层，所述Bi‑LSTM层的输出作为所述CNN层的输入；所述应答模型，用于根据所述问题和所述待选答案库分别获得问题特征向量和每个待选答案对应的答案特征向量；分别获取每个所述答案特征向量与所述问题特征向量的余弦相似度；将与所述问题特征向量的余弦相似度最高的答案特征向量对应的待选答案作为所述问题的最终答案输出。
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