[发明专利]一种问答模型训练方法、问题语句处理方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910512122.1 | 申请日： | 2019-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN110222164B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 高俊;闭玮;刘晓江;史树明 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 王花丽;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种问答模型训练方法，包括：通过问答模型的隐变量生成网络，确定与问题语句所对应的词语级的隐变量；通过问答模型的答复语句生成网络对词语级的隐变量进行解码处理，生成与词语级的隐变量相同数量的答复词语；根据与词语级的隐变量相同数量的答复词语，生成与词语级的隐变量相对应的答复语句；通过所生成的答复语句所对应的精确率和召回率的调和平均数，更新隐变量生成网络的参数；通过损失值最小的答复语句的正确数据标注，更新答复语句生成网络的参数。本发明还提供了问题语句处理方法、装置及存储介质。本发明能够使得训练得到的问答模型所生成的回复更加具有针对性，从而可以提升回复的丰富度和前瞻性，提升用户的使用体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 问答 模型 训练 方法 问题 语句 处理 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种问答模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：通过问答模型的隐变量生成网络，确定与问题语句所对应的词语级的隐变量；通过所述问答模型的答复语句生成网络对所述词语级的隐变量进行解码处理，生成与所述词语级的隐变量相同数量的答复词语；根据与所述词语级的隐变量相同数量的答复词语，生成与所述词语级的隐变量相对应的答复语句；通过所生成的答复语句所对应的精确率和召回率的调和平均数，更新所述隐变量生成网络的参数；通过损失值最小的所述答复语句的正确数据标注，更新所述答复语句生成网络的参数。
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