融合事实文本的知识库问答方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011056492.8
IPC分类号：G06F16/332;G06F16/35;G06F40/205;G06F40/295;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-09-30
申请人：
昆明理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	融合事实文本的知识库问答方法
申请号	CN202011056492.8	申请日期	2020-09-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-01-22	公开/公告号	CN112256847A
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;5;;;G;0;6;F;4;0;/;2;0;5;;;G;0;6;F;4;0;/;2;9;5;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	昆明理工大学	申请人地址	云南省昆明市五华区学府路253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	昆明理工大学	当前权利人	昆明理工大学
发明人	余正涛;王广祥;郭军军;相艳;黄于欣;线岩团
代理机构	昆明人从众知识产权代理有限公司	代理人	何娇

摘要

本发明涉及一种融合事实文本的知识库问答方法，属于自然语言处理领域。本发明分别对自然语言问题及候选答案三元组进行分析，把三元组中的实体、实体类型和关系转换为事实文本，并通过预训练语言模型BERT将自然语言问题与事实文本映射成低维语义空间中的数值向量，然后采用余弦相似度计算并排序，建立融合事实文本的知识库问答方法模型，该模型可学习自然语言问题与候选答案三元组之间的得分关系，从而用于在知识库中找到与自然语言问题语义最相近的答案，该问答方法取得了较好的效果。

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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