[发明专利]一种基于神经ODE网络的问答匹配方法

权利要求书

1.一种基于神经ODE网络的问答匹配方法，其特征在于，该方法基于神经ODE网络中建立端到端的问答匹配模型；所述问答匹配模型包括词向量编码模块、句子向量编码模型快、特征提取模块、信息交互模块、信息融合模块和预测模块，其中：

所述词向量编码模块用于将句子中的每个词编码成词嵌入矩阵表示；

所述句子向量编码模块使用cnn对词嵌入矩阵进行计算获取句子向量矩阵表示即浅层语义信息；

所述特征提取模块使用神经ODE化的cnn组件对句子向量矩阵表示进行高维度的句子语义特征提取获得深层语义信息；

所述信息交互模块使用注意力机制获取当前句子对另外一个句子的注意力信息特征表示；

所述信息融合模块将神经ODE网络中深层语义信息与浅层语义信息进行特征交互获得融合深层浅层信息的全局句子表示；

预测模块通过softmax激活函数对深层浅层信息的全局句子表示进行计算输出预测句子的关系。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经ODE网络的问答匹配方法，其特征在于：所述信息融合模块通过采取对位减、对位乘来表示浅层语义信息与深层语义信息句子特征之间的差异与特征融合，并通过全连接神经网络充分融合浅层语义信息与深层语义信息的特征表示获得融合深层浅层信息的全局句子表示；融合深层浅层信息的全局句子表示是将浅层语义信息a和深层语义信息a’用以下方式进行融合；进入融合层以后的具有多种维度的信息的全局语义信息可以用以下方式计算：

其中W₁，W₂，W₃与W是单层前馈神经网络。““表示向量对应位置乘法，”-“表示对应位置相减，”[]“中间的向量做拼接操作。