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基于认知推理的知识图谱多跳问答方法及模型

摘要

本发明公开了一种基于认知推理的知识图谱多跳问答方法及模型,方法包括:步骤1,从给定的问题‑答案对数据中随机选取多批次的数据作为训练集;步骤2,以训练集作为输入,训练深层认知推理网络模型的参数,并通过神经网络优化器以使训练过程中损失函数的值最小化为目标,对深层认知推理网络模型进行优化,得到优化后的网络模型;步骤3,通过优化后的网络模型对测试集中的问题进行处理,并对各个候选答案实体打分,得分最高的候选答案实体即为给定自然语言问题的答案。通过模拟人类的认知推理机制,由层次化的网络模型从不同角度进行知识推理,有效地利用并建模了知识图谱中的节点级别与边级别的信息,对知识图谱多跳问答取得显著性能提升。

著录项

  • 公开/公告号CN113360604A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学技术大学;

    申请/专利号CN202110697004.X

  • 发明设计人 王杰;蔡健宇;张占秋;吴枫;

    申请日2021-06-23

  • 分类号G06F16/33(20190101);G06F16/332(20190101);G06F16/36(20190101);G06F40/216(20200101);G06F40/30(20200101);G06N5/02(20060101);G06N5/04(20060101);G06N7/00(20060101);

  • 代理机构11260 北京凯特来知识产权代理有限公司;

  • 代理人郑立明;付久春

  • 地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号

  • 入库时间 2023-06-19 12:29:04

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