[发明专利]模型训练方法、问答实现方法、装置和计算设备在审

专利信息
申请号: 202110233770.0 申请日: 2021-03-03
公开(公告)号: CN113011197A 公开(公告)日: 2021-06-22
发明(设计)人: 卢健 申请(专利权)人: 中国工商银行股份有限公司
主分类号: G06F40/35 分类号: G06F40/35
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 任默闻;孙乳笋
地址: 100140 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 模型 训练 方法 问答 实现 装置 计算 设备
【说明书】:

本说明书实施例公开了一种模型训练方法、问答实现方法、装置和计算设备。所述问答实现方法包括:将目标提问语句输入至语义表示模型,获得目标向量;将目标向量输入至与所述语义表示模型相连的向量搜索模型,获得参考向量,所述参考向量为向量集中与所述目标向量之间的距离满足预设条件的向量,所述向量集包括问答知识库中提问语句的向量,所述问答知识库包括具有对应关系的提问语句和答复语句;利用参考向量,基于所述问答知识库确定所述目标提问语句对应的答复语句。本说明书实施例可以快速地获得提问语句对应的答复语句。

技术领域

本说明书实施例涉及计算机技术领域,特别涉及一种模型训练方法、问答实现方法、装置和计算设备。

背景技术

随着科技的发展,人工智能技术的应用为人们的日常生活带来了各种便利。在一些场景下,用户需要与服务器进行互动式问答,以咨询一些问题并获得相应答案。相关技术中的一些智能问答系统,响应速度较慢,无法快速为用户提供答案。

发明内容

本说明书实施例提供一种模型训练方法、问答实现方法、装置和计算设备,以快速地获得与咨询问题相匹配的答案。

本说明书实施例的第一方面,提供了一种模型训练方法,包括:

将至少三个语句输入至语义表示模型,获得至少三个向量,所述至少三个语句包括至少两个用于表示第一语义的第一语句、以及至少一个用于表示第二语义的第二语句;

根据所述至少三个向量,确定损失函数的取值,所述损失函数用于表示第一相似度与第二相似度之间的偏差程度,所述第一相似度用于表示第一语句之间语义的相似程度,所述第二相似度用于表示第一语句与第二语句之间语义的相似程度;

根据损失函数的取值,确定所述语义表示模型的模型参数。

本说明书实施例的第二方面,提供了一种问答实现方法,包括:

将目标提问语句输入至语义表示模型,获得目标向量;

将目标向量输入至与所述语义表示模型相连的向量搜索模型,获得参考向量,所述参考向量为向量集中与所述目标向量之间的距离满足预设条件的向量,所述向量集包括问答知识库中提问语句的向量,所述问答知识库包括具有对应关系的提问语句和答复语句;

利用参考向量,基于所述问答知识库确定所述目标提问语句对应的答复语句。

本说明书实施例的第三方面,提供了一种模型训练装置,包括:

输入单元,用于将至少三个语句输入至语义表示模型,获得至少三个向量,所述至少三个语句包括至少两个用于表示第一语义的第一语句、以及至少一个用于表示第二语义的第二语句;

第一确定单元,用于根据所述至少三个向量,确定损失函数的取值,所述损失函数用于表示第一相似度与第二相似度之间的偏差程度,所述第一相似度用于表示第一语句之间语义的相似程度,所述第二相似度用于表示第一语句与第二语句之间语义的相似程度;

第二确定单元,用于根据损失函数的取值,确定所述语义表示模型的模型参数。

本说明书实施例的第三方面,提供了一种问答实现装置,包括:

第一输入单元,用于将目标提问语句输入至语义表示模型,获得目标向量;

第二输入单元,用于将目标向量输入至与所述语义表示模型相连的向量搜索模型,获得参考向量,所述参考向量为向量集中与所述目标向量之间的距离满足预设条件的向量,所述向量集包括问答知识库中提问语句的向量,所述问答知识库包括具有对应关系的提问语句和答复语句;

确定单元,用于利用参考向量,基于所述问答知识库确定所述目标提问语句的答复语句。

本说明书实施例的第三方面,提供了一种计算设备,包括:

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