一种基于卷积神经网络的中文问答系统的属性选择方法及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110210928.2
IPC分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F40/211;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-02-25
申请人：
电子科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于卷积神经网络的中文问答系统的属性选择方法及存储介质
申请号	CN202110210928.2	申请日期	2021-02-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-28	公开/公告号	CN112860867A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/332	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;3;2;;;G;0;6;F;1;6;/;3;3;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;9;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	匡平;李娜
代理机构	成都华风专利事务所（普通合伙）	代理人	张巨箭

摘要

本发明属于问答系统领域，具体公开了一种基于卷积神经网络的中文问答系统的属性选择方法及存储介质，方法使用多种分词方式分别对问句、候选属性进行分词，并引入多头自注意力机制得到多个多头自注意力输入矩阵，分别输入到卷积神经网络中进行训练，得到多个问句特征向量和多个候选属征向量，分别将多个问句特征向量和多个候选属征向量拼接然后交互融合，得到交互融合矩阵；将所述矩阵再次进行卷积。本发明通过多粒度、多头自注意力机制、卷积池化操作后，对已经得到的能充分表示句子的特征向量进行交互融合，并在交互融合后再一次卷积，不管在句子表示方面还是相似度计算方面，都较传统的方法表现的更好。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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