[发明专利]一种绘本问答的实现方法及系统在审
申请号: | 201711481777.4 | 申请日: | 2017-12-29 |
公开(公告)号: | CN108133030A | 公开(公告)日: | 2018-06-08 |
发明(设计)人: | 林莉凯;顾嘉唯 | 申请(专利权)人: | 北京物灵智能科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06N3/00 |
代理公司: | 北京市天玺沐泽专利代理事务所(普通合伙) 11532 | 代理人: | 谢鑫 |
地址: | 100102 北京市朝阳区望京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 有效阅读 解锁 进度 页面 图谱 场景 延伸 申请 | ||
本申请公开了一种绘本问答的实现方法及系统,该方法包括:识别绘本页面;计算绘本的有效阅读进度;在所述绘本的有效阅读进度达到解锁绘本问答条件时,解锁绘本问答。本发明是知识图谱技术在新场景的延伸,实现了绘本领域问答。
技术领域
本申请涉及计算机技术、通信技术、人工智能技术领域,尤其是涉及一种绘本问答的实现方法及系统。
背景技术
知识图谱是是一种基于图的数据结构,由节点和边组成。它是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的数据结构,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱是一种成熟的现有技术,需要如图1所示的流程来建立知识图谱。首先以人工的方式,从文本中摘取数个目标实体词;接着通过机器学习的方式寻找这数个目标实体词的共同特征,机器学习完毕后,其特征会化为一个数据模型;再通过给此模型输入更多的文本后人工检验的方式,逐步提升机器自动提取实体词的准确率。如图2所示是已建成的知识图谱。
知识图谱建立后,可以通过询问的方式来获得其建构的实体词属性或实体词间的关系,如图2所示,可以通过实体词中国找到其属性面积的属性值为实体词9634057平方公里,其属性人口的属性值为实体词13.5404亿,其属性首都的属性值是实体词北京。在知识图谱领域,还未进行绘本领域问答的实践,而本发明依靠知识图谱技术进行绘本领域问答,为新场景的延伸。
发明内容
本申请实施例提供一种绘本问答的实现方法及系统。目前还未在知识图谱领域进行绘本领域问答的实践,而本发明依靠知识图谱技术进行绘本领域问答,为新场景的延伸。
本发明提供了一种绘本问答的实现方法,该方法包括:
识别绘本页面;
计算绘本的有效阅读进度;
在所述绘本的有效阅读进度达到解锁绘本问答条件时,解锁绘本问答。
优选地,该方法还包括:
抽取绘本内容中的实体词;对所述实体词分类;根据分类后的实体词形成知识图谱。
优选地,该方法还包括:
当所述绘本的有效阅读进度未达到解锁绘本问答条件时,重置所述绘本的有效阅读进度。
优选地,所述识别绘本页面包括:
识别绘本封面,获得绘本总页数;
识别绘本内页,并计算识别的绘本内页数量。
优选地,所述识别绘本页面包括:
计算识别绘本封面开始持续的时长。
优选地,所述解锁绘本问答条件包括:所述绘本内页数量大于或等于绘本总页数的60%,并且所述持续的时长超过1分钟。
优选地,所述方法还包括:
在解锁的绘本问答是首个解锁的绘本问答的情况下,触发绘本问答功能。
优选地,所述实体词是以变量名的形式命名;所述变量名的形式为查找型变量名或填入内容型变量名。
优选地,该方法还包括:将所述实体词与模板句子组成组合句,所述模板句子是支持任意绘本实体词的句子,所述组合句支持绘本问答。
本发明还提供了一种绘本问答的系统,该系统包括:处理器和存储器;
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