[发明专利]基于人工智能的图书分类装置、方法、设备及存储介质在审
申请号: | 201910477640.4 | 申请日: | 2019-06-03 |
公开(公告)号: | CN110309857A | 公开(公告)日: | 2019-10-08 |
发明(设计)人: | 金戈;徐亮 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F17/27;G06F16/332 |
代理公司: | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人: | 刘挽澜 |
地址: | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 记忆模块 问题向量 输入模块 图书分类 问题模块 片断 人工智能 存储介质 回答模块 记忆特征 特征信息 训练模型 词向量 历史记忆 预测模型 力机制 输入词 准确率 迭代 向量 历史问题 输出 分类 预测 转换 申请 | ||
本申请涉及预测模型领域,提供一种基于人工智能的图书分类装置、方法、设备及存储介质,该装置包括输入模块、问题模块、片段记忆模块和回答模块;输入模块用于从获取待分类的图书中获取图书的特征信息;将特征信息转换为词向量,向片断记忆模块输入词向量,向问题模块输入图书分类关键词的问题向量;问题模块用于从输入模块接收问题向量,向片断记忆模块输入所述问题向量;片段记忆模块用于采用关注力机制,根据问题向量、片断记忆模块中的历史记忆和历史问题,在输入模块输出的词向量上进行迭代,产生新记忆,得到记忆特征训练模型;回答模块用于根据记忆特征训练模型预测图书类别,并据新记忆生成与问题向量对应的回答。通过采用本方案,能够提高图书类别划分的准确率。
技术领域
本申请涉及预测模型领域,尤其涉及一种基于人工智能的图书分类装置、方法、设备及存储介质。
背景技术
在对图书分类时,一般根据图书名、摘要等文字信息对图书进行类别划分。例如采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型实现类别划分,但是该LSTM模型的训练复杂度较高、结构单一、也难以识别反问句、疑问句或比较句等复杂句式,最终导致划分图书类别的准确率较低。
发明内容
本申请提供了一种基于人工智能的图书分类装置、方法、设备及存储介质,能够解决现有技术中划分图书类别的准确率较低的问题。
第一方面,本申请提供一种基于人工智能的图书分类装置,所述装置包括输入模块、问题模块、片段记忆模块和回答模块;
所述输入模块,用于从获取待分类的图书中获取图书的特征信息;将特征信息转换为词向量,向所述片断记忆模块输入所述词向量,以及向所述问题模块输入图书分类关键词的问题向量;
所述问题模块,用于从所述输入模块接收所述问题向量,向所述片断记忆模块输入所述问题向量;
所述片段记忆模块,用于采用关注力机制,根据所述问题向量、所述片断记忆模块中的历史记忆和历史问题,在所述输入模块输出的所述词向量上进行迭代,迭代产生新记忆,得到记忆特征训练模型;
所述回答模块,用于根据所述记忆特征训练模型预测图书类别,并根据所述新记忆生成与所述问题向量对应的回答。
在一些可能的设计中,所述回答模块具体用于:
获取自所述输入模块输入的问题;
获取所述片断记忆模块更新的新记忆;
利用所述片断记忆模块更新的新记忆,根据所述新记忆的记忆特征训练模型预测与所述问题匹配的目标类别的图书。
在一些可能的设计中,所述关注力机制用于指示着重关注部分信息。
在一些可能的设计中,所述关注力机制包括视觉注意力机制,所述片段记忆模块具体用于:
以高于预设速度的速度扫描全局图像,以获取待着重关注的目标区域,优先为所述目标区域分配注意力资源,以从所述目标区域中获取待着重关注的目标的细节信息,并抑制非关注目标的无用信息。
在一些可能的设计中,所述回答模块具体用于:
获取所述输入模块输入的问题;
若期望所述记忆特征训练模型的最终预测结果是与所述问题匹配的目标类别的图书,则根据所述片断记忆模块更新的新记忆和所述记忆特征训练模型预测所述目标类别的图书。
在一些可能的设计中,所述回答模块具体用于:
从所述输入模块接收所述问题;
将所述问题输入句型决策树;
根据所述句型决策树分析所述问题的句型和语义,确定所述问题的句型为疑问句以及语义为运动类别;
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