一种基于表示学习与多层覆盖机制的生成式知识问答方法[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于表示学习与多层覆盖机制的生成式知识问

答方法

专利类型：发明专利

发明人：刘琼昕,王亚男,龙航,卢士帅,王佳升申请号：CN201911335248.2申请日：20191223公开号：CN111125333A公开日：20200508

摘要：本发明涉及一种基于表示学习与多层覆盖机制的生成式知识问答方法，属于人工智能和自然语言处理技术领域。针对知识问答系统的知识库中，事实不能被有效表示导致降低查找正确答案能力，生成式问答任务中模型会陷入某种模式中无法跳出，或在某个模式中重复生成已生成过的词汇，导致答案可读性下降的技术问题，首先建立生成式知识问答模型，使用Seq2Seq框架，结合注意力机制、CopyNet模型、GenQA模型和Coverage覆盖机制，通过编码器解析问题，并通过查询知识库中的信息，使用解码器生成答案。在给定场景下，能够生成完整的一句话，含正确的知识，且生成的答案具有流畅性、一致性和正确性，在经典的知识问答数据集、限定领域和开放领域的问答数据集都取得很好效果。

申请人：北京理工大学

地址：100081 北京市海淀区中关村南大街5号

国籍：CN

代理机构：北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：王民盛

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