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一种基于Bi-LSTM和中文知识图谱的复合问答方法

摘要

本发明提供了一种基于Bi‑LSTM和中文知识图谱的复合问答方法,通过将语义解析技术改进并引入问答系统,使用基于深度学习的复合问句分解方法,将复杂的长难句改写为多个简单句并分别作答,提高了语义解析技术对复合问题的处理能力,实现了解析复合自然语言问句和生成复合自然语言答案的功能,提高了问答系统的智能理解能力、准确率,使问答系统处理复合问句的过程具有可解释性,丰富了原复合问句的语义信息,去除了原复合问句的冗余信息,解决了难以回答句式结构复杂、主题多样复杂问句的问题和复合答案生成中的答案信息丢失的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113449117A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉工程大学;

    申请/专利号CN202110701932.9

  • 申请日2021-06-24

  • 分类号G06F16/36(20190101);G06F16/332(20190101);G06F40/211(20200101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构42102 湖北武汉永嘉专利代理有限公司;

  • 代理人唐万荣

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号

  • 入库时间 2023-06-19 12:43:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-09-26

    授权

    发明专利权授予

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