[发明专利]基于图卷积网络的阅读理解方法有效
| 申请号： | 201911290660.7 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111046661B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 鲁伟明;汤泽云;吴飞;庄越挺 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/332;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的阅读理解方法：该方法主要针对多篇文档中寻找答案的阅读理解场景，首先用预训练好的词向量初始化问句和文档的表示；利用双向的长短期记忆网络(LSTM)获取问句和文档的语义表示；然后构建图网络来表示每个样本，利用图卷积网络学习文档的表示；接着将图卷积网络学习的向量表示和长短期记忆网络获得的向量表示融合形成文档最终的向量表示；利用候选答案抽取，文档选择，候选答案验证3个任务一起作用抽取问题的最终答案。本发明提出了一个解决多文档的阅读理解任务的方法，能够考虑多篇文档之间的交互性，可以有效的提高多文档阅读理解任务的效果，对阅读理解，智能问答的发展具有较大的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 网络 阅读 理解 方法 | ||
【主权项】：
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