[发明专利]一种用于多跳推理问题的智能问答方法及装置

权利要求书

1.一种用于多跳推理问题的智能问答方法，其特征在于，包括：

获取问题文本；

对所述问题文本进行语义编码，获得所述问题文本的语义编码表示；

根据所述问题文本的语义编码表示和至少一个问题主体对应的起点和终点的概率分布，确定第一预测结果，所述第一预测结果为所述问题文本的至少一个问题主体所在位置的预测结果；

根据所述问题文本的语义编码表示，通过确定不同问题类型的概率分布；确定最大的概率分布对应的问题类型为第三预测结果，所述第三预测结果为所述问题文本所属问题类型的预测结果；通过所述第三预测结果确定第二预测结果，所述第二预测结果为所述问题文本的至少一个问题关系的预测结果；

对不同的问题类型分别构建独立的关系提取器，以获得与所述问题文本所属问题类型的预测结果对应的所述第二预测结果，将所述第二预测结果与对应的问题类型的概率分布相乘，确定所述问题文本的最终问题关系的预测结果；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，生成子问题文本，所述子问题文本包括至少一个子问题；

根据筛选文档，对所述至少一个子问题依次进行回答，获得与所述至少一个子问题对应的答案，所述筛选文档包括所述至少一个子问题对应的答案；

根据所述至少一个子问题对应的答案，确定所述问题文本的最终答案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个问题主体对应的起点和终点的概率分布，确定第一预测结果，包括：

对所述问题文本的语义编码表示进行第一编码，获得第一编码表示，所述第一编码表示用于所述问题文本的至少一个问题主体所在位置的查找预测；

对所述第一编码表示进行注意力机制运算，获得所述语义编码表示对于所述至少一个问题主体的第一注意力感知表示；

通过指针网络架构，对所述第一注意力感知表示应用至少两个指针，输出所述至少一个问题主体对应的起点和终点的概率分布。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三预测结果的获取包括：

对所述语义编码表示进行最大平均池化操作，获得最大池化结果和平均池化结果；

将所述最大池化结果和所述平均池化结果拼接得到池化语义编码表示；

根据所述池化语义编码表示，确定不同问题类型的概率分布；

确定最大的概率分布对应的问题类型为第三预测结果，所述第三预测结果为所述问题文本所属问题类型的预测结果。

4.根据权利要求1或3任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述问题文本的最终问题关系的预测结果包括：

针对分类式关系提取器，根据所述池化语义编码表示，确定不同的问题关系预测的概率分布；

将所述不同的问题关系预测的概率分布与对应的问题类型的概率分布相乘，确定所述问题文本的最终问题关系的预测结果；和/或

针对抽取式关系提取器，对所述问题文本的语义编码表示进行第二编码，获得第二编码表示，所述第二编码表示用于所述问题文本的至少一个问题关系的查找预测；

对所述第二编码表示进行注意力机制运算，获得所述语义编码表示对于所述至少一个问题关系的第二注意力感知表示；

通过指针网络架构，对所述第二注意力感知表示应用至少两个指针，输出所述至少一个问题关系对应的起点和终点的概率分布；

根据所述至少一个问题关系对应的起点和终点的概率分布，确定与所述问题文本所属问题类型的预测结果对应的第二预测结果；

将与所述问题文本所属问题类型的预测结果对应的第二预测结果与对应的问题类型的概率分布相乘，确定所述问题文本的最终问题关系的预测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，生成子问题文本，包括：

根据所述问题主体、所述至少一个问题关系以及第一分隔标识符，确定子问题文本；或

根据所述问题主体的类型以及所述至少一个问题关系的类型，采用不同的模板，确定子问题文本；或

根据预置训练模型，通过所述问题主体以及所述至少一个问题关系，确定子问题文本。