[发明专利]基于卷积循环神经网络的答案选择方法、装置和电子设备在审
| 申请号： | 201810742597.5 | 申请日： | 2018-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN109002519A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏 | 申请（专利权）人： | 北京慧闻科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙) 11481 | 代理人： | 徐丁峰 |
| 地址： | 100000 北京市西城区西*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及基于卷积循环神经网络的答案选择方法，装置和电子设备。所述方法包括：获取问题数据以及包括标题数据和摘要数据的答案数据；通过双向长短期记忆层处理获得问题隐状态序列、标题隐状态序列和摘要隐状态序列；以卷积神经网络分别获得问题特征表示、标题特征表示和摘要特征表示；对问题特征表示进行池化操作以获得问题最终表示，且对标题特征表示和摘要特征表示进行拼接池化操作以获得答案最终表示；以及计算问题最终表示和答案最终表示之间的相似度以获得相关性分数。这样，可以通过双向长短期记忆网络挖掘深层语义信息，并通过卷积神经网络提取向量中的特定特征以确定问题数据和答案数据之间的相关性，从而提升答案选择的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 答案选择 状态序列 卷积神经网络 循环神经网络 标题特征 答案数据 电子设备 特征表示 问题数据 问题特征 池化 卷积 答案 标题数据 记忆网络 语义信息 摘要数据 记忆层 相似度 向量 拼接 挖掘 申请 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积循环神经网络的答案选择方法，包括：获取问题数据和与所述问题数据对应的答案数据，所述答案数据包括标题数据和摘要数据；通过双向长短期记忆层分别处理所述问题数据、标题数据和摘要数据的词向量表示以获得与所述问题数据对应的问题隐状态序列、与所述标题数据对应的标题隐状态序列和与所述摘要数据对应的摘要隐状态序列；以卷积神经网络分别从所述问题隐状态序列、标题隐状态序列和摘要隐状态序列获得问题特征表示、标题特征表示和摘要特征表示；对所述问题特征表示进行池化操作以获得问题最终表示，且对所述标题特征表示和所述摘要特征表示进行拼接池化操作以获得答案最终表示；以及计算所述问题最终表示和所述答案最终表示之间的相似度以获得所述答案数据相对于所述问题数据的相关性分数。
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