[发明专利]一种基于上下文感知图神经网络的视觉对话生成方法有效
| 申请号： | 201910881298.4 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110609891B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 郭丹;王辉;汪萌 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/583;G06F40/30;G06F40/211;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于上下文感知图神经网络的视觉对话生成方法，包括以下步骤：1、视觉对话中文本输入的预处理和单词表的构建；2、对话图像的特征提取以及对话文本的特征提取；3、获取历史对话上下文特征向量；4、构建上下文感知图；5、迭代更新上下文感知图；6、基于当前问题对上下文感知图节点进行注意力处理；7、多模态语义融合及解码生成答案特征序列；8、基于上下文感知图神经网络的视觉对话生成网络模型的参数优化；9、预测答案生成。本发明在视觉对话上构建了上下文感知的图神经网络，能利用更细粒度的文本语义信息来推理图像中不同对象之间的隐含关系，从而提高智能体对问题所预测生成的答案的合理性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 上下文 感知 神经网络 视觉 对话 生成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于上下文感知图神经网络的视觉对话生成方法，其特征是按如下步骤进行：/n步骤1、视觉对话中文本输入的预处理和单词表的构建：/n步骤1.1、获取视觉对话数据集，所述视觉对话数据集中包含句子文本和图像；/n对所述视觉对话数据集中所有的句子文本进行分词处理，得到分割后的单词；/n步骤1.2、从分割后的单词中筛选出词频率大于阈值的所有单词，并构建单词索引表Voc；再对所述索引表Voc中的每一个单词进行one-hot编码，得到one-hot向量表O＝[o
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