[发明专利]一种问句复述识别方法、装置、设备及可读存储介质

摘要

本发明公开了一种问句复述识别方法，该方法通过多个卷积神经网络对第一问句和第二问句的向量分别进行了优化处理，得到了第一问句对应的拼接向量和第二问句对应拼接向量，并将这两个拼接向量融合为交互向量，从而解决了问句的向量优化问题以及两个句子之间的低粒度交互问题，更好地捕获了影响识别结果的重要特征，提高了问句复述识别的准确性。相应地，本发明公开的一种问句复述识别装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。

主权项

1.一种问句复述识别方法，其特征在于，包括：获取表示第一问句的第一向量，以及表示第二问句的第二向量；将所述第一向量和所述第二向量分别作为目标向量，执行目标向量优化步骤，以获得所述第一问句对应的拼接向量和所述第二问句对应的拼接向量；其中，所述目标向量优化步骤包括：将所述目标向量输入预设数量个卷积神经网络，得到预设数量个子向量，将任意一个子向量作为目标子向量，并通过激活函数将所述目标子向量激活为权重值，按照优化公式优化所述目标向量，得到优化向量；所述优化公式为：Y＝(1‑G)×X+G×(X1+...+Xi)，其中，Y表示所述优化向量，G表示所述权重值，X表示所述目标向量，X1...Xi表示除所述目标子向量之外的其他子向量；对所述优化向量分别进行最大池化操作和平均池化操作后，将所述最大池化操作得到的向量和所述平均池化操作得到的向量进行拼接，得到拼接向量；将所述第一问句对应的拼接向量和所述第二问句对应的拼接向量融合为交互向量，并利用归一化指数函数对所述交互向量进行处理，当输出的第一目标值不大于输出的第二目标值时，确定所述第一问句和所述第二问句互为复述。