[发明专利]机器阅读理解以及减少候选数据集规模的方法、装置有效
| 申请号： | 201810812763.4 | 申请日： | 2018-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN109255012B | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 杨志明;时迎成 | 申请（专利权）人： | 深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 谢安昆;宋志强 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开了机器阅读理解的实现方法，根据问题类型过滤第一数据集合得到过滤后的第二数据集合；将问题与第二数据集合中的数据i进行语义匹配，得数据i的语义匹配得分；将问题与所述数据i进行最大覆盖度计算得到数据i的特征匹配得分；加权所述数据i的语义匹配得分和特征匹配得分得到问题与数据i的匹配得分；对数据i按照多文档投票算法计算数据i的投票得分，根据数据i的匹配得分和投票得分，计算出数据i的最终得分；按照最终得分的降序选择序列中前n个数据，作为候选数据集；将所述候选数据集输入基线模型，基于基线模型对输入数据集进行答案预测，得到所述问题的候选答案集。本申请实现了对数据集合的排序，对问题抽取出有效地答案。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 阅读 理解 以及 减少 候选 数据 规模 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种机器阅读理解的实现方法，其特征在于，该方法包括，根据问题类型过滤第一数据集合，得到过滤后的第二数据集合；将问题与第二数据集合中的数据i进行语义匹配，得数据i的语义匹配得分；将问题与所述数据i进行最大覆盖度计算，得到数据i的特征匹配得分；加权所述数据i的语义匹配得分和特征匹配得分，得到问题与数据i的匹配得分；对数据i按照多文档投票算法计算数据i的投票得分；根据数据i的匹配得分和投票得分，计算出数据i的最终得分；按照所计算得到的最终得分的降序，对所述第二数据集合中的数据进行排序，选择序列中前n个数据，作为候选数据集；将所述候选数据集作为基线模型的输入数据集，基于基线模型对输入数据集进行答案预测，得到所述问题的候选答案集，其中，i为不大于第二数据集合中数据总数的自然数，n为基线模型的输入数据集合中的数据个数。
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