申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2021-02-10

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112818106B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/253;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0455;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.06.04#实质审查的生效;2021.05.18#公开

摘要：一种生成式问答的评价方法涉及自然语言处理领域。本发明针对生成式问答的答案在语言质量和语义准确度上存在的各种问题，分别构建数据集的正负样本。通过在数据集构建上进行处理，就能使问答评价网络在训练后能够结合语言质量和语义准确性两方面对生成的答案进行打分。相比传统的评价方法对答案的评价更全面、准确。

主权项：1.一种基于神经网络的生成式问答评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将生成式问答评价定义为二分类任务；步骤2，根据答案的特点，构建问答评价网络数据集；步骤3，构建问答评价网络；步骤4，训练问答评价网络直至模型收敛；步骤5，输入待评价答案，使用问答评价网络对生成答案进行评分；步骤2具体表述为：根据语言质量和语义准确度将数据集分为了四部分，针对生成式答案在语言质量和语义准确度两方面的特点分别采用不同的方式构建数据集，通过对数据集的针对性处理来达到最终打分能够结合语言质量和语义准确度两方面的目的；数据集是在中文阅读理解多选数据集基础上构建而得到的，该阅读理解多选数据集是形式自由的多项选择题，由一段原文、相关问题和四项专家书写的答案组成，其中只有一个是正确答案；选择其中符合条件的部分，保留原文和相关的问题，并对答案做不同处理，分别构建数据集的正样本和负样本两部分；正样本部分直接选取中文阅读理解多选数据集的选项中的正确答案，这部分答案不仅语义表述准确，还使用了部分新生成的单词；负样本部分由两以下部分组成：一部分用于处理答案准确但是语言质量差的情况，表现为答案中存在重复词语；另一部分用来处理答案的语义不准确的情况，一种方式是直接从错误选项中选择一项答案构成不匹配的问答对，另一种方式是从错误选项中选取后将单词的顺序打乱，分别考虑到了语义不匹配时语言质量好和差的情况。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种生成式问答的评价方法

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