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申请/专利权人：山西大学
摘要：本发明公开了一种基于事实检索和验证增强的可解释问答方法及系统，属于自然语言处理技术领域。针对目前结构树生成面临的搜索空间较大和错误累积的问题，本发明提供了一种基于事实检索和验证增强的可解释问答系统包括事实检索模块、双向推理模块、多视图对比学习模块、交叉验证模块和证明搜索模块。本发明的基于演绎和溯因的双向推理方法，其中演绎和溯因生成器分别以自下而上和自上而下的方式生成候选步骤，并设计了交叉验证和多视图对比学习机制，从支持性和相似性的角度增强了单个证明步骤的可靠性。最后，本发明通过将双向结构树进行对齐与融合搜索出最佳的结构化推理链，增强了问答系统的结构化解释和推理能力。
主权项：1.一种基于事实检索和验证增强的可解释问答系统，其特征在于：包括事实检索模块、双向推理模块、多视图对比学习模块、交叉验证模块和证明搜索模块；所述事实检索模块，用于对基于上下文构建的候选事实集合进行过滤，动态剔除与目标假设不相关的事实以减小搜索空间；所述双向推理模块，采用编码器-解码器架构的预训练语言模型T5-Large分别作为演绎和溯因推理器，以自下而上的演绎和自上而下的溯因的方式生成单步证明步骤，并通过迭代计算分别获得演绎和溯因候选结构树；所述多视图对比学习模块，在演绎和溯因推理器的编码器端利用目标假设与训练数据中给定的黄金事实句构建局部对比损失，在解码器端利用束搜索算法生成的候选步骤以及原始数据中的黄金步骤和训练批次内的其余目标步骤构建全局对比损失；所述交叉验证模块，利用训练数据中的黄金步骤构建演绎和溯因数据并训练演绎和溯因评分器，以增强双向推理时单个证明步骤的可靠性；所述证明搜索模块，对演绎和溯因推理获得的候选结构树进行对齐，并在联合构建的图中进行搜获以获得最佳的结构树，获得从上下文事实句到目标假设的推理步骤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种基于事实检索和验证增强的可解释问答方法及系统
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