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申请/专利权人：北京北龙青云软件有限公司
摘要：本发明提供融合领域知识的数据智能问答方法及系统，涉及智能问答技术领域，包括获取用户提出的自然语言形式的问题,利用预训练的语言模型对所述问题进行语义增强,得到融合了问题中关键信息的语义向量表示;根据所述语义向量表示,在预先构建的多粒度知识图谱中进行多跳寻址,检索出与所述问题在语义上最相关的多个候选答案子图;将所述问题的语义向量表示与每个候选答案子图的语义嵌入向量进行匹配计算,得到各候选答案子图与所述问题的语义相关度打分;构建基于强化学习的排序模型，根据所述语义相关度打分,利用所述排序模型对所述候选答案子图进行优化排序,得到答案排序列表。
主权项：1.融合领域知识的数据智能问答方法，其特征在于，包括：获取用户提出的自然语言形式的问题,利用预训练的语言模型对所述问题进行语义增强,得到融合了问题中关键信息的语义向量表示;基于特定领域的结构化、半结构化和非结构化文本数据,利用实体链接、关系抽取以及属性挖掘技术构建多粒度知识图谱，所述多粒度知识图谱包含实体节点及其属性信息、实体节点之间的多种语义关系以及关系的属性信息;根据所述语义向量表示,在预先构建的多粒度知识图谱中进行多跳寻址,检索出与所述问题在语义上最相关的多个候选答案子图;对于每个所述候选答案子图,利用图神经网络对其进行表示学习,得到该候选答案子图的语义嵌入向量，所述图神经网络用于聚合所述候选答案子图中实体节点、关系以及节点和关系的属性信息；将所述问题的语义向量表示与每个候选答案子图的语义嵌入向量进行匹配计算,得到各候选答案子图与所述问题的语义相关度打分;构建基于强化学习的排序模型，根据所述语义相关度打分,利用所述排序模型对所述候选答案子图进行优化排序,得到答案排序列表;其中，所述基于强化学习的排序模型以各候选答案子图与所述问题的相关度打分作为环境奖励。
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百度查询： 北京北龙青云软件有限公司 融合领域知识的数据智能问答方法及系统
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