[发明专利]一种基于强化动态推理的对话式问题生成方法有效
| 申请号： | 201910267076.3 | 申请日： | 2019-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN109992657B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 潘博远;蔡登;李昊 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于强化动态推理的对话式问题生成方法，包括：(1)在给定文章中利用规则方法找出一段参考文本；(2)构建包含编码器和解码器的问题生成模型，输入对话历史和参考文本，利用编码器对对话历史和参考文本进行编码，得到表达矩阵；(3)将得到的表达矩阵进行动态推理，得到推理矩阵；(4)将步骤(3)得到的推理矩阵作为解码器中长短时记忆网络隐藏单元的初始参数，使用解码器逐字输出问题句的单词；(5)训练一个机器阅读理解模型，根据问题句生成答案，并以答案的正确率为奖励函数，用强化学习来微调以上问题生成模型。利用本发明，可以大大提升在大规模数据集上进行对话式问题生成的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 动态 推理 对话 问题 生成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于强化动态推理的对话式问题生成方法，其特征在于，包括：(1)在给定文章中利用规则方法找出一段参考文本；(2)构建问题生成模型，输入对话历史和参考文本，利用编码器对对话历史和参考文本进行编码，得到表达矩阵；所述问题生成模型包括一个由双向长短时记忆网络组成的编码器，一个动态推理机制和一个由单向长短时记忆网络组成的解码器；(3)将得到的表达矩阵进行动态推理，得到推理矩阵；(4)将步骤(3)得到的推理矩阵作为解码器中单向长短时记忆网络隐藏单元的初始参数，使用解码器逐字输出问题句的单词；(5)训练一个机器阅读理解模型，根据问题句生成答案，并以答案的正确率为奖励函数，用强化学习来微调以上问题生成模型；(6)问题生成模型训练完毕，进行对话式问题生成的应用。
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