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公开(公告)号：CN117688187A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311512999.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06F40/247
Abstract: 本发明提供一种融合知识图谱实体属性值的机器阅读理解方法及系统，属于人工智能技术领域，获取知识表示向量矩阵；其中，所述知识表示向量矩阵通过双向LSTM网络对知识图谱中“实体‑属性‑属性值”三元组中的属性和属性值一起编码并与实体编码进行相似度计算得到；利用预先训练好的机器阅读理解模型，对待处理文本进行处理，得到文本的阅读理解答案。本发明提升了在评价指标精确匹配分数和F1分数，融合了更丰富的知识信息，减少了模型参数量，降低了模型的计算复杂度。
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