[发明专利]问题回答方法以及电子设备、存储装置

权利要求书

1.一种问题回答方法，其特征在于，包括：

获取问题文本和篇章文本，并获取若干知识点的参考文本；其中，所述问题文本和所述篇章文本包含若干词语，所述若干知识点与所述问题文本、所述篇章文本中的至少一者相关；

提取所述若干词语的个体语义表示，并提取各个所述参考文本的原始语义表示；

分别利用每一所述词语的个体语义表示和各个所述参考文本的原始语义表示，得到所述词语分别与各个所述参考文本间的语义关联度；

利用所述词语与各个所述参考文本间的语义关联度，将各个所述原始语义表示进行融合，得到所述词语的融合语义表示；

利用所述若干词语的所述个体语义表示和所述融合语义表示，以及用于表示所述若干词语全体语义的全局语义表示，分别预测得到所述篇章文本中各个词语的第一概率值和第二概率值；

基于所述第一概率值和所述第二概率值，在所述篇章文本中确定起始词语和结束词语，并利用所述起始词语和所述结束词语，得到回答文本；

其中，所述全局语义表示是基于所有所述词语的个体语义表示得到，所述第一概率值表示所述词语为所述回答文本起始位置的可能性，所述第二概率值表示所述词语为所述回答文本结束位置的可能性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别利用每一所述词语的个体语义表示和各个所述参考文本的原始语义表示，得到所述词语分别与各个所述参考文本间的语义关联度，包括：

分别将所述若干词语中的一个所述词语，作为当前词语；

将所述当前词语的个体语义表示分别与各个所述参考文本的原始语义表示进行点乘，得到所述当前词语与各个所述参考文本间的初始关联度；

将所述当前词语与各个所述参考文本间的初始关联度进行归一化，得到所述当前词语分别与各个所述参考文本间的语义关联度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述若干词语的所述个体语义表示和所述融合语义表示，以及用于表示所述若干词语全体语义的全局语义表示，分别预测得到所述篇章文本中各个词语的第一概率值和第二概率值，包括：

利用所述若干词语的所述个体语义表示和所述融合语义表示，以及用于表示所述若干词语全体语义的全局语义表示，预测得到所述篇章文本中各个词语的第一概率值；

利用所述若干词语的所述个体语义表示和所述融合语义表示，以及所述全局语义表示、最大的第一概率值所对应词语的个体语义表示，预测得到所述各个词语的第二概率值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全局语义表示和所述个体语义表示尺寸相同；所述全局语义表示是通过以下任一者方式得到的：

将所述问题文本和所述篇章文本中的预设位置处词语的个体语义表示，作为所述全局语义表示；

将所述若干词语的个体语义表示进行全局平均池化，得到所述全局语义表示；

将所述若干词语的个体语义表示进行全局最大池化，得到所述全局语义表示。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一概率值和所述第二概率值，在所述篇章文本中确定起始词语和结束词语，并利用所述起始词语和所述结束词语，得到回答文本之后，所述方法还包括：

在所述若干词语的个体语义表示中，选择所述回答文本起始位置词语的个体语义表示，并选择所述回答文本结束位置词语的个体语义表示；

利用所述起始位置词语的个体语义表示、所述结束位置词语的个体语义表示和所述全局语义表示，预测得到第三概率值；其中，所述第三概率值表示所述篇章文本中不存在所述问题文本的回答文本的可能性；

基于所述起始位置词语的第一概率值、所述结束位置词语的第二概率值以及所述第三概率值，确定是否输出所述回答文本。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述起始位置词语的第一概率值、所述结束位置词语的第二概率值以及所述第三概率值，确定是否输出所述回答文本，包括：

获取所述起始位置词语的第一概率值和所述结束位置词语的第二概率值的概率之积；

在所述概率之积大于所述第三概率值的情况下，确定输出所述回答文本；

在所述概率之积不大于所述第三概率值的情况下，确定不输出所述回答文本。