[发明专利]一种面向智能问答系统的最优答案选择方法

摘要

本发明公开了一种面向智能问答系统的最优答案选择方法，对于问题与每一条候选答案，该方法首先需要将问题与候选答案转换成词向量的形式，利用共享参数的滑动窗口运算提取句子的局部特征，再对得到的结果进行整体加权平均运算从而对整体特征进行整合，突出重要的部分并减弱对句子含义影响较小的部分。对于上一阶段的输出，问题部分直接通过平均池化转化成向量的形式，答案部分需要通过获取问题向量中的信息来进行加权平均，而那些与问题相关的部分会得到较大的权重。最后，将问题与答案的向量通过余弦计算出相似度得分，得分最高的候选答案将被选为最终的答案。本发明提供的一种面向智能问答系统的最优答案选择方法，具有较高的准确率与运行速度的优点。

主权项

1.一种面向智能问答系统的最优答案选择方法，其特征在于，包括如下步骤：S01，将问题与候选答案去除标点符号，之后将每一个词转换成预训练的词向量，这样每个句子都表示为一个矩阵X_input；S02，将词向量与位置编码PE相加，pos代表位置，i表示输入句子的长度，d_model表示词向量的维度，经过这样的处理，每一输入的每一维都对应这一个正弦曲线，而正弦曲线中含有了位置信息；其中，和PE_(pos,2i+1)分别代表词向量中奇数位置和偶数位置的位置编码，在经过上述计算后，将得到一个矩阵X_p；S03，将矩阵X_p经过规范化,再通过滑动窗口运算，并将其结果与矩阵X_p相加，得到运算结果矩阵X_c；S04，将矩阵X_c规范化，并通过一次整体加权平均运算，得到矩阵X_at；S05，对于矩阵X_at，将问题的部分对矩阵行向量求平均得到问题的向量表示o_q，通过o_q中的信息进行加权平均，得到候选答案的向量表示o_a；S06，将问题的向量o_q与候选答案的向量o_a计算余弦距离，作为该答案的得分，最后从所有候选答案中选择得分最高的作为结果。