[发明专利]排序模型训练方法及装置

说明书

本申请提供排序模型训练方法及装置，其中所述排序模型训练方法包括：获取待处理问题对应的正确答案以及多个候选答案；计算所述多个候选答案中各个候选答案与所述正确答案的答案匹配度；根据所述答案匹配度对所述多个候选答案进行划分获得正样本和负样本，并根据所述正样本和所述负样本构建样本集；利用所述样本集对答案排序模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标答案排序模型。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种排序模型训练方法。本申请同时涉及一种排序模型训练装置、一种文本处理方法，一种文本处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的问答系统应运而生，而为了能够针对用户提出的问题进行精准的回答，通常在问答系统中抽取答案之前，都需要对用户提出的问题进行语义理解和解析，之后通过语义理解的信息再进行答案的查询和排序，以筛选出正确的答案向用户进行反馈。而当前问答系统中使用的答案排序模型一般都是采用设定的方法标注正负样本，再以整合正负样本的训练集对答案排序模型进行训练，虽然能够训练出筛选答案的排序模型，但是由于该训练过程并未充分利用训练集的数据信息，因此训练好的排序模型的预测精准度有限，很容易造成回答错误的问题，因此亟需一种有效的方案以解决上述问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种排序模型训练方法，以解决现有技术中存在的技术缺陷。本申请实施例同时提供了一种排序模型训练装置，一种文本处理方法，一种文本处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种排序模型训练方法，包括：

获取待处理问题对应的正确答案以及多个候选答案；

计算所述多个候选答案中各个候选答案与所述正确答案的答案匹配度；

根据所述答案匹配度对所述多个候选答案进行划分获得正样本和负样本，并根据所述正样本和所述负样本构建样本集；

利用所述样本集对答案排序模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标答案排序模型。

可选地，所述获取待处理问题对应的多个候选答案，包括：

将所述待处理问题输入至预设的阅读理解模块进行处理，获得所述阅读理解模块输出的所述多个候选答案；

其中，所述阅读理解模块在多个候选文章中提取与所述待处理问题对应的所述多个候选答案并输出。

可选地，所述计算所述多个候选答案中各个候选答案与所述正确答案的答案匹配度，包括：

计算所述多个候选答案中各个候选答案与所述正确答案的编辑操作次数，将所述编辑操作次数作为所述答案匹配度；或者，

计算所述多个候选答案中各个候选答案与所述正确答案的字符相似度，将所述字符相似度作为所述答案匹配度。

可选地，所述根据所述答案匹配度对所述多个候选答案进行划分获得正样本和负样本，包括：

将所述答案匹配度与预设的匹配度阈值进行比较；

根据比较结果选择大于所述匹配度阈值的候选答案作为所述正样本，选择小于等于所述匹配度阈值的候选答案作为所述负样本。

可选地，所述利用所述样本集对答案排序模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标答案排序模型，包括：

利用所述样本集对所述答案排序模型进行训练，获得满足训练停止条件的多个初始答案排序模型；

按照预设的验证策略对每个初始答案排序模型进行检测，根据检测结果确定所述目标答案排序模型。