一种基于图推理模型的答案预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于图推理模型的答案预测方法及装置，所述方法包括以下步骤：接收问题和支持文档集；通过文本瘦身筛选掉不相关的文档，并对所有的文本进行语义编码；使用多种注意力机制进行多种文本的语义交互和图节点的初始化；基于构建的图，使用GNN信息传递算法进行多跳推理；基于更新后的图节点表示，为每个候选计算用于预测答案的分数；根据答案的分数分布结果，预测未知的右实体即答案。本发明方法提出了一种新图，它将多种类型的元素视为图节点，使推理更加全面。同时，由于采用了句子节点，推理变得更加准确具体，融合了多种注意力机制来进行多重语义表示，并创新地考虑了候选之间的相对正误对推理的影响，使得答案预测更加准确。