一种基于神经网络的无模板自然语言文本答案生成方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的无模板自然语言文本答案生成方法，其中，步骤一，针对问答系统内部特定的语义表征形式设计一个由自然文本生成该形式表征的神经网络模型A；步骤二，使用神经网络模型A完全相反的神经网络模型B；步骤三，基于神经网络模型A构建一个自然文本识别器C；步骤四，进行训练：对给定的自然文本S，通过神经网络模型A生成内部语义表征向量X，然而向该向量X中加入服从高斯分布的噪声Z，输入到神经网络模型B中，产生伪造的自然文本T，将自然文本S输入分类器C中并给出监督反馈1，将伪造的自然文本T输入分类器C中并给出监督反馈0，如此训练分类器C并将误差反向传播到模型B中，以对自然文本生成模型B进行有监督训练。