申请/专利权人：武汉光庭信息技术股份有限公司

申请日：2023-06-25

公开（公告）日：2023-11-07

公开（公告）号：CN117009478A

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36;G06F40/295;G06F40/30;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.24#实质审查的生效;2023.11.07#公开

摘要：本发明涉及一种基于软件知识图谱问答问句解析过程的算法融合方法，包括：构建融合模型，融合模型包括：bert模型层、bilstm神经网络模型层和textcnn模型层，bert模型层用于获取输入的问句的语义向量，并将语义向量分别输入bilstm神经网络模型层和textcnn模型层后分别进行实体识别和意图分类；构建训练集对融合模型进行训练，将待识别问句输入训练完成的融合模型；基于知识图谱问答中的问句解析过程，将实体识别算法与关系抽取算法用一种新型的融合算法将两个流水线任务变成一种新型的融合任务，实现了模型参数共享提高问句解析流程的准确度，并且提升了推理时间成本。

主权项：1.一种基于软件知识图谱问答问句解析过程的算法融合方法，其特征在于，所述融合方法包括：步骤1，构建融合模型，所述融合模型包括：bert模型层、bilstm神经网络模型层和textcnn模型层，所述bert模型层用于获取输入的问句的语义向量，并将所述语义向量分别输入所述bilstm神经网络模型层和textcnn模型层后分别进行实体识别和意图分类；步骤2，构建训练集对所述融合模型进行训练，将待识别问句输入训练完成的所述融合模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种基于软件知识图谱问答问句解析过程的算法融合方法

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