申请/专利权人：上海金仕达软件科技股份有限公司

申请日：2021-09-24

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113836283B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.04.02#著录事项变更;2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开

摘要：本申请提供了一种答案的生成方法、装置、电子设备及存储介质。其中，在答案的生成方法中，首先获取待回复的问题，并从预先构建的语料库查找出与问题相匹配的文档。然后针对查找出的每一个文档，计算得到问题与文档中的每一个段落的相关度分值；其中，相关度分值用于表征问题与段落的相关性，相关度分值越大，问题与段落的相关性越高。接着筛选出相关度分值满足预设分值条件的段落。最后基于筛选出的每一个段落，生成问题的答案。由此可知，利用本申请的方法，在根据问题匹配出若干文档后，会计算得到问题与各个文档中的每一个段落的相关度分值，并根据相关度分值筛选若干个相关段落，最后从若干个相关段落中生成问题的最终答案。

主权项：1.一种答案的生成方法，其特征在于，应用于问答系统服务端，所述答案的生成方法，包括：获取待回复的问题；从预先构建的语料库查找出与所述问题相匹配的文档；通过段落选择器将获取到的所述问题通过轻量级的词向量Glove模型进行向量化处理，得到所述问题的词向量，以及通过段落选择器将获取到的所述文档中的每一个段落通过轻量级的词向量Glove模型进行向量化处理，得到文档中的每一个段落的词向量；将所述问题的词向量和所述文档中的每一个段落的词向量输入到预先构建的段落相关度模型中，计算得到所述问题与所述文档中的每一个段落的相关度分值；其中，所述相关度分值用于表征问题与段落的相关性，所述相关度分值越大，问题与段落的相关性越高；所述预先构建的段落相关度模型在训练阶段中，在段落选择器模块中，所述段落选择器模块的RNN特征提取器为BiLSTM，在段落阅读器模块中，采用BERT预训练语言模型；筛选出所述相关度分值满足预设分值条件的段落；针对筛选出的每一个段落，从所述段落中筛选出候选答案片段，并计算得到所述候选答案片段的概率分值；其中，所述概率分值用于表征所述答案片段作为所述问题的答案的概率；选取概率分值最大的前K个所述候选答案片段，生成问题的答案，使得避免只从最相关的一个段落中提取答案；所述从所述段落中筛选出候选答案片段，并计算得到所述候选答案片段的概率分值，包括：针对每一个段落，计算得到所述段落中的每一个字的位置作为所述候选答案片段的起始位置的概率分值，以及计算得到所述段落中的每一个字的位置作为所述候选答案片段的结束位置的概率分值；针对每一个段落，选取出作为候选答案片段的起始位置的概率分值最大的一个字的位置作为所述候选答案片段的起始位置，以及选取出作为所述候选答案片段的结束位置的概率分值最大的一个字的位置作为所述候选答案片段的结束位置，生成所述候选答案片段；针对每一个段落，基于所述段落的相关度分值，和所述段落的候选答案片段的起始位置对应的概率分值、所述段落的候选答案片段的结束位置对应的概率分值，计算得到所述段落的候选答案片段的概率分值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海金仕达软件科技股份有限公司 答案的生成方法、装置、电子设备及存储介质

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