公开(公告)号：CN113779211A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202110902862.3

申请日：2021-08-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李瑞轩 ,  辜希武 ,  吴小建 ,  李玉华

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种基于自然语言实体关系的智能问答推理方法和系统，属于自然语言处理领域。包括：将语料库中每条语句进行分词、实体词提取；以自然语句作为实体关联的边，形成实体关系，对语料库中实体连接关系进行汇总，形成基于自然语言实体关系的语义网络数据库；设计基于BERT预训练语言模型和图神经网络的智能推理深度学习模型；以用户提交问题相关的实体连接图输入网络进行推理，通过多层感知机进行结果筛选给出最终答案。本发明通过任意给定的自然语言文本语料库自动构建实体关系数据库，避免通过人工介入手段进行实体提取和标注，并通过分析用户的复杂问句来自动发现和推理出答案，以帮助用户更快和更精准获得所需结果。

公开(公告)号：CN113779211B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202110902862.3

申请日：2021-08-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李瑞轩 ,  辜希武 ,  吴小建 ,  李玉华

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种基于自然语言实体关系的智能问答推理方法和系统，属于自然语言处理领域。包括：将语料库中每条语句进行分词、实体词提取；以自然语句作为实体关联的边，形成实体关系，对语料库中实体连接关系进行汇总，形成基于自然语言实体关系的语义网络数据库；设计基于BERT预训练语言模型和图神经网络的智能推理深度学习模型；以用户提交问题相关的实体连接图输入网络进行推理，通过多层感知机进行结果筛选给出最终答案。本发明通过任意给定的自然语言文本语料库自动构建实体关系数据库，避免通过人工介入手段进行实体提取和标注，并通过分析用户的复杂问句来自动发现和推理出答案，以帮助用户更快和更精准获得所需结果。