[发明专利]一种基于假设性半监督学习的开放领域问答方法有效
| 申请号： | 201810253156.9 | 申请日： | 2018-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN108717413B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 潘博远;蔡登;姜兴华;陈哲乾;赵洲;何晓飞 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 马士林 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于假设性半监督学习的开放领域问答方法，包括：(1)使用信息检索技术从语料库中将与问题相关的文章抽取出来；(2)假设给定问答训练集自带的文章是唯一的正标签，从语料库中抽取的所有文章都是负标签；(3)构建深度学习模型，通过训练一个文章打分器学习正标签的特征，训练一个阅读器从文章中选择正确答案；(4)进行文章相关性排序，将相关性高的前n个文章送入打分器内打分并根据分数重新标签；(5)重复步骤3和步骤4，直到模型收敛；(6)模型训练完毕，进行开放领域问答应用。利用本发明可以在不依赖额外人工标注和外部知识的情况下大幅提升现有开放领域问答系统的文章抽取质量和答案的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 假设 监督 学习 开放 领域 问答 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于假设性半监督学习的开放领域问答方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)使用信息检索技术从语料库中将与问题相关的文章抽取出来；(2)假设给定问答训练集自带的文章是唯一的正标签，从语料库中抽取的所有文章都是负标签；(3)构建深度学习模型，通过训练一个文章打分器来学习正标签文章的特征，同时训练一个阅读器以从文章中选择正确答案；(4)进行文章相关性排序，将相关性高的前n个文章送入打分器内打分并根据分数重新标签；(5)重复步骤3和步骤4，直到整个深度学习模型收敛；(6)模型训练完毕，进行开放领域问答应用。
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