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申请/专利权人：太原科技大学
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，公开了基于子句依赖和语义对齐的数学单词问题智能求解模型；具体技术方案为：建立问题求解模型对子句之间的依赖关系进行建模，学习较低层次的子句语义，提出一种多视图方法来捕获子句层次的关系，在局部视图中，开发了一个基于卷积神经网络的模块，从词关联中学习子句之间的关系，从全局角度出发，设计了两种新的关系感知机来学习文本‑文本和问题‑文本的依赖关系，根据学习到的关系增强子句表示，并根据树解码器生成具有增强子句表示的表达式，在解码过程中，为了充分利用通用语义，根据问题特定的目标词汇，以语义对齐的方式生成下一个符号，具有较好的预测性能，而且具有捕获子句之间依赖关系的能力。
主权项：1.基于子句依赖和语义对齐的数学单词问题智能求解模型，其特征在于，建立问题求解模型对子句之间的依赖关系并进行建模，问题求解模型由一个多视角编码器和一个树解码器组成，使用Word2Vec词嵌入和双向长短期记忆网络来读取问题序列并生成单词和子句表示，应用余弦相似度求得不同子句间单词的相关分数，将构造的单词关系矩阵输入卷积神经网络中，输出子句间关系得分并得到子句依赖矩阵，基于文本到文本模块、问题到文本模块以更新所有子句表示；解码时，分层注意力利用文本和问题子句的语义，指针生成网络使用复制机制从原问题中提取相关单词，树解码器通过自上而下的树结构解码和自下而上的子树语义转换，以语义对齐的方式充分利用生成的符号来生成下一个符号，最终得到数学表达式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原科技大学 基于子句依赖和语义对齐的数学单词问题智能求解模型
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