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公开(公告)号：CN116662500A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310533217.8
申请日：2023-05-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/28
Abstract: 本发明适用于深度学习和自然语言处理技术领域，提供了一种基于BERT模型与外部知识图谱的问答系统构建方法，包括以下步骤：对输入的单词进行词嵌入与字符嵌入，预处理后得到嵌入向量；使用堆叠编码器提取特征；将提取特征得到的向量与使用外部知识图得到的知识表示进行融合；计算出注意力得分矩阵，融合知识表示得到问题感知上下文表示；使用堆叠模型编码器，得到最后的嵌入表达，使用激活函数得到答案的开始和结束位置的概率的预测；将预测答案与真实答案进行文本蕴含识别。本发明采用静态动态相结合的嵌入，有利于机器对自然语言的理解；本发明运用知识图谱的概念，增加准确率；增加答案验证的部分，将答案验证任务转换为文本蕴含识别任务。
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