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[发明专利]一种答案获取方法及装置-CN201910570444.1在审
发明人：杨海军;徐倩;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种答案获取方法及装置，其中方法为：获取提问文本；通过预训练的提问分类模型，确定所述提问文本的提问类型是否与预设答案类型库中的答案类型匹配；若所述提问文本的提问类型不与所述预设答案类型库中的答案类型匹配，则根据所述预设答案库中每个答案的第一深度语义向量与所述提问文本的第二深度语义向量的至少一个语义相似度，获取所述提问文本的答案。上述方法应用于金融科技(Fintech)时，通过预训练的提问分类模型，首先确定提问文本的提问类型是否与预设答案类型库中的答案类型匹配，在不匹配时，由于所述至少一个语义相似度表征了提问文本与预设答案库中每个答案的语义吻合程度，从而提升了获取到答案的准确率。
提问答案类型文本预设答案匹配语义相似度分类模型语义向量答案库语义准确率吻合金融

[发明专利]一种业务问答数据处理方法及装置-CN202010301636.5有效
发明人：林青云 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种业务问答数据处理方法，在接收问题数据后，根据问题数据与业务标签间的关联度获得第一权重比，再根据第一权重比以及各业务类型间的第二权重比，确定目标业务类型。目标业务类型对应的答案数据作为候选答案数据，并根据问题数据与候选答案数据间的第三权重比确定目标答案数据，可以在考虑问题数据与业务类型关系的同时，也根据业务类型间的关系确定与问题数据相关的目标业务类型。由于目标答案数据从目标业务类型对应的候选答案数据中确定，因此，拓展了问题数据对应的目标答案数据的维度，可以提升答案数据的深度和广度，提高了获取问题数据对应答案数据时的准确性，能够更具专业性的解决问题，更符合用户获取答案数据的需求
一种业务问答数据处理方法装置

[发明专利]答案匹配处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310877327.6在审
发明人：刘军 -专利权人：深圳市星桐科技有限公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本公开提供一种答案匹配处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取包含卡片的目标图像；获取用户手指关键点在目标图像上的手指关键点位置；根据手指关键点位置，在目标图像中确定选定答案框；根据卡片对应的标准答案，确定标准答案对应的答案参数类型；根据答案参数类型，确定选定答案框对应的选定答案；根据标准答案和选定答案，进行答案匹配处理。在本公开的实施例中，提供了一种智能化的答案匹配方式，且结合卡片的答案参数类型进行用户所选定答案与标准答案的匹配，拓展了基于答案匹配的场景应用。
答案匹配处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于解答文本的答案处理方法和答案推荐方法-CN202110348792.1在审
发明人：王唯康;王昊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及一种人工智能技术领域，提供了一种基于解答文本的答案处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标问句以及与目标问句匹配的解答文本，基于目标问句的语句特征，确定目标问句对应的答案类型，采用与答案类型对应的答案定位方式，按照答案定位方式对应的定位对象类型，确定目标问句对应答案在解答文本中的起始定位对象和结束定位对象，基于解答文本，按照起始定位对象与结束定位对象，进行答案提取，得到与目标问句对应且符合答案类型的答案。采用本方法能够提高答案的精确性。此外，本申请还提供了一种答案推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，实现答案的精准推送。
基于解答文本答案处理方法推荐

[发明专利]基于自然语言处理的数据搜索方法及相关设备-CN202010727532.0有效
发明人：袁小力 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于自然语言处理的数据搜索方法，包括：接收政务搜索信息；获取政务搜索信息的信息类型；根据信息类型，对政务搜索信息进行预处理，获得预处理信息；对预处理信息进行识别，确定问题类型；基于问题类型，通过政务知识图谱对预处理信息进行查找，获得第一答案；根据政务知识图谱的更新状态，判断第一答案是否有效；若有效，根据第一答案的答案类型，确定第一答案的多个关联维度，并基于多个关联维度，通过政务知识图谱对第一答案进行扩展，获得第二答案；输出第一答案和第二答案。本发明还涉及区块链技术，可以将第一答案和第二答案上传至区块链。本发明应用于智慧政务场景，从而推动智慧城市的发展。
基于自然语言处理数据搜索方法相关设备

[发明专利]一种基于搜索引擎的问答方法和装置-CN201910018881.2在审
发明人：杨坤;许开河;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及大数据技术领域，该方法包括：获取用户输入的目标问题；确定目标问题的关键词；根据关键词从搜索引擎中搜索到多个搜索结果；计算多个搜索结果中每个搜索结果与关键词的匹配度；将匹配度大于或等于预设值的搜索结果作为候选答案；判断候选答案的类型是否是文献类型；如果候选答案的类型是文献类型，则根据预设算法解析候选答案，得到目标问题的答案；如果候选答案的类型不是文献类型，则确定候选答案为目标问题的答案。
候选答案目标问题搜索结果搜索引擎文献类型方法和装置匹配度聊天机器人应答能力预设算法答案大数据预设解析搜索

[发明专利]阅读理解方法及装置-CN201910429805.0有效
发明人：李弘宇;刘璟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明提出一种阅读理解方法及装置，其中，该方法包括：通过获取预设的目标问题和待阅读的文本；根据预设的阅读理解模型对所述待阅读的文本进行理解分析，生成所述目标问题的答案类型概率、答案文本以及对应的置信度；根据所述答案类型概率、所述答案文本以及对应的置信度确定与所述目标问题对应的目标答案。从而基于预设的阅读理解模型对目标问题和待阅读文本很好地理解出高质量的长答案文本或短答案文本，都不同的实际情形均能表现良好，不再局限于现有的专用模型只对一种答案类型的答案的理解效果好，且相比现有的通用模型提高了对不同答案类型的答案的理解效果
阅读理解方法装置

[发明专利]一种基于知识图谱的答案生成方法、装置及电子设备-CN202110186832.7在审
发明人：张展;卫婕;吕明;陈燕辉 -专利权人：北京中科五极数据科技有限公司
申请日： 2021-02-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于知识图谱的答案生成方法、装置及电子设备，答案生成方法包括：获取目标问题文本；基于训练好的问题分类模型，确定目标问题文本的问题类型；基于知识图谱和问题类型，确定问题类型在知识图谱中对应的目标答案模板，并根据目标答案模板确定目标问题文本的目标答案。本申请对目标问题文本的语句形式没有限制，通过训练好的问题分类模型可以确定出目标问题文本的问题类型，进而通过问题类型在知识图谱中搜索出对应的目标答案模板，以生成目标答案，这样，可以快速的生成目标答案，提高目标问题查询检索的效率以及准确性
一种基于知识图谱答案生成方法装置电子设备

[发明专利]一种问题回答方法、装置和电子设备-CN202111479666.6有效
发明人：张献涛;林小俊;支涛 -专利权人：北京云迹科技有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种问题回答方法、装置和电子设备，其中，该方法包括：当获取到用户提出的问题时，对问题进行处理，得到问题的多个候选答案；对问题和多个候选答案进行处理，确定回答问题的答案的答案类型；利用确定出的答案的答案类型，从多个候选答案中，确定出能够回答问题的答案。通过本发明实施例提供的问题回答方法、装置和电子设备，从而无需在知识库中查询，通过答案类型就可以从候选答案中匹配得到回答问题的答案，并回复给用户，大大提高了回答用户提出问题的效率。
一种问题回答方法装置电子设备

[发明专利]机器阅读理解的问答方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110465589.2有效
发明人：程华东;舒畅;陈又新;李剑锋 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器阅读理解的问答方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括获取用户提问的问句，对问句分类后分别进行预处理；获取经预处理的问句中的实体类型、意图类型及关键词表；根据实体类型和关键词表检索文档库得到答案文档集；将所述答案文档集中的文档进行切段和冗余过滤得到答案段落集；通过计算问句与答案段落集中每个段落的相关度分数得到优选段落集；根据优选段落集中的每个段落和问句以及问句的意图类型得到问句答案集；对所述问句答案集中的问句答案进行排序得到最优答案本发明的技术方案实现了跨文档、跨段落阅读理解获取答案，机器阅读理解模型构建简单，表达能力强，成本低，同时提高了获取问句答案的准确率。
机器阅读理解问答方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]对自然语言问题的基于学习的处理-CN201380035865.5在审
发明人： M·周;F·魏;X·刘;H·孙;Y·段;C·孙;H-Y·舒姆 -专利权人：微软公司
申请日： 2013-07-02 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：接收到的自然语言问题被分析以提取查询单元并使用基于规则的探试和/或通过机器学习训练的分类器来确定问题类型、答案类型和/或词汇答案类型。查询生成模板被用于生成多个经排序的查询，这多个经排序的查询被用于收集证据来确定对于自然语言问题的答案。基于暗暗类型和/或词汇答案类型来从结果中提取候选答案，并使用先前被离线训练的排序器对候选答案进行排序。计算候选答案的置信度水平，并且如果排名第一(前几)的回答的置信度水平超过阈值，则该排名第一(前几)的回答可被提供给用户。
自然语言问题基于学习处理

[发明专利]一种在线考试试卷生成的方法和装置-CN202110632596.7在审
发明人：谭伟;黄波;吴涛;田陈 -专利权人：武汉华工智云科技有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：主要包括：对每个考点生成至少一个题目模板，其中，题目模板包括题干项和至少一个答案项，每个答案项包括至少一个正确答案和至少一个错误答案；按照题目数量、题目范围和题目类型，获取相应数量的题目模板；根据题目类型，题目模板中的题干项作为题干，题目模板中的至少一个答案项作为答案，逐道生成考试题目及相应答案；根据试卷类型、题目数量和/或题目类型，将生成的考试题目及相应答案组合成试卷。本发明可以在减少人工输入的情况下，实现了试卷中题目的灵活变型，解除了题目和答案间的固定关联，避免了固定题库的缺陷。
一种在线考试试卷生成方法装置

[发明专利]使用具有受限结构的文本提供具有延迟类型评估的问答-CN201180056447.5在审
发明人： P·A·度布;J·J·范;D·A·弗鲁茨;J·W·默多克;C·A·韦尔蒂;W·W·扎德罗兹尼 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2011-09-21 - 公布日： 2013-08-14 - 主分类号： G06F7/00 文献下载
摘要：一种用于根据任何数据语料库进行具有延迟类型评估的问答的系统、方法和计算机程序产品。所述方法包括处理查询，其中包括进行等待直到确定“类型”（即，描述符）并提供候选答案。然后，进行搜索以查找（搜索）所述候选答案具有所需词法答案类型（例如，由可以利用解析器、语义解释器和/或简单模式匹配器的匹配功能确定）的证据。在候选答案评估之前或期间，提供用于提取和存储来自半结构化文本文档的实体-类型对集合的过程。在QA处理和候选答案评分期间，实现一种过程以便将查询LAT与提供的每个候选答案的词法类型相匹配，并生成判断匹配度的得分。
使用具有受限结构文本提供延迟类型评估问答

[发明专利]自动问答系统-CN201410068844.X在审
发明人：郑海涛;古宁;江勇;夏树涛;赵从志 -专利权人：深圳市智搜信息技术有限公司
申请日： 2014-02-27 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开的自动问答系统中，用户交互单元接收用户输入的问题，问题分析单元对用户输入的问题进行抽取关键词并对关键词进行扩展，然后由信息检索单元根据扩展后的关键词在常问问题库中搜索问题答案，并返回相关的文档，最后由答案抽取单元根据与所述问题类型对应的答案抽取规则从所述信息检索单元返回的相关文档中抽取符合所述规则的答案，将抽取的答案发送至所述用户交互单元向用户反馈。与现有技术中的自动问答系统相比，本发明实施例提供的自动问答系统可以自动对关键词进行扩展以及对输入问题进行类型划分，不同类型的问题对应不同的类型，进而在该类型中搜索答案，提高了答案的准确率和多样性。
自动问答系统

[发明专利]机器阅读理解系统的自定义问题数据自动生成方法-CN202011387634.9有效
发明人：陈旻宇;李国强 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：一种机器阅读理解系统的自定义问题数据自动生成方法，包括：数据集预处理模块、答案挖掘模块和问题生成模块，数据集预处理模块根据HotpotQA和SQuAD机器阅读理解数据集中的信息，使用模型判定机制进行问题难度分类，得到每个问题的客观难度，使用问题类型分类器进行问题类型分类并得到每个问题的类型，将数据集进行数据集切分后输出至答案挖掘模块，答案挖掘模块从数据集中的文本得到作为答案的实体和问题类型后输出至问题生成模块，问题生成模块根据数据集文本，答案实体以及问题类型，使用编码器‑解码器架构的神经网络得到生成的问题问句和答案。本发明在阅读理解问题的难度的客观评价以及阅读理解问题的类型的客观分类的基础上，实现机器阅读理解系统的可控类型和难度的问题数据自动生成。
机器阅读理解系统自定义问题数据自动生成方法

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