[发明专利]基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法在审

专利信息
申请号: 202110099300.X 申请日: 2021-01-25
公开(公告)号: CN112668344A 公开(公告)日: 2021-04-16
发明(设计)人: 毕胜;程茜雅;漆桂林 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G06F40/35 分类号: G06F40/35;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京众联专利代理有限公司 32206 代理人: 张天哲
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 混合 专家 模型 复杂度 可控 多样化 问题 生成 方法
【权利要求书】:

1.一种基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:

1)挖掘问答数据集特征,提出一种自适应的问题复杂度的衡量方法;

2)使用该问题复杂度衡量方法对现有数据集中的数据进行复杂度标注,并划分为训练集、验证集和测试集;

3)使用双向LSTM网络对给定文本和答案进行编码;

4)使用LSTM网络对编码结果进行解码,生成问题;

5)在解码过程中使用隐向量建模不同复杂度的问题模板,从而指导满足给定复杂度的问题生成;

6)使用混合专家模型选择不同的文本内容,从而生成不同的问题,提升问题生成的多样性。

2.根据权利要求书1所述的基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法,其特征在于,所述步骤1)中,

从问题、文本以及两者间的交互这三个角度提出了五种复杂度影响因素,并设计了一种自适应的问题复杂度的衡量方法,这五种因素包括:

1)问题中的从句个数从句个数越多,问题越复杂;

2)问题中的修饰定语数量定语越多,问题越难回答;

3)文本中句子的关联程度关联越高,问题越易回答;使用文本中句子的主题分布的相似度来表示句子关联程度,首先训练主题模型,计算每个句子的主题分布,然后使用Kullback-Leibler散度衡量这些主题分布的相似性,计算方式如下:

其中,ti和tj分别表示文本中第i个和第j个句子的主题分布,N是文本中的句子个数,最终,句子主题分布的相似度越高,句子关联性就越高,问题就越简单;

4)问题中的实体出现在文本中的频率出现越高,问题越简单;利用spaCy工具识别问题中的实体,并采用下列公式计算问题中的实体出现在文本中的频率,为了确保的值与复杂度成正相关,使用倒数运算;

5)问题中的实体与答案span在文本中的平均距离越小,越易找到答案;计算问题中的实体与答案span在文本中的平均距离作为复杂度影响因子,距离越大,问题就越复杂;

对影响因子的值采用了归一化的计算方法,消除过大值产生的影响,最终每个问题复杂度的得分cpx的计算公式如下:

其中,ωi是第i个影响因子的权重。

3.根据权利要求2所述的基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法,其特征在于,所述步骤5)中,

使用隐向量π∈{1,…,nπ}作为记忆模块来建模问题的模板结构,每当选中一个π时,其对应的模板就会被用来指导问题生成;使用了两个隐向量πsimple和πcomplex,分别根据不同复杂度的问题选择对应的模板。

4.根据权利要求2所述的基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法,其特征在于,所述步骤6)中,

使用混合专家模型,选择不同的模板进而建模不同的文本内容,最终生成不同的问题,提升问题生成的多样性,具体来说,定义了隐向量z∈{1,…,nz}表示一系列专家,其中每个专家关注不同的问题模板。

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