[发明专利]一种基于异步分层图神经网络的法律文本多跳阅读理解方法在审
| 申请号： | 202210627204.2 | 申请日： | 2022-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN116383336A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 周焕来;曾靓;唐小龙;刘彤;乔磊崖;李家伟;张民;贾海涛 | 申请（专利权）人： | 成都量子矩阵科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F40/126;G06F40/211;G06F40/279;G06N3/042;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610095 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于异步分层图神经网络的法律文本多跳阅读理解方法，所述方法包括以下步骤：将法律文本进行分片，输入预训练模型中进行编码；通过Memory Attention的模块，对分片后的文本片段的嵌入向量进行全局信息的增强；在问题也送入编码层后，增强过的上下文信息和问题的嵌入向量将会进行双向的attention，得到上下文和问题双向编码向量；上下文和问题双向编码向量经过异步分层图网络多跳推理模块，在各层进行异步更新；通过多任务模块获得目标的答案和线索句子，以及整个推理路径。本发明提高了机器阅读理解问答算法在多步推理上的准确率，并提高了其推理链的可解释性，从而优化了机器阅读理解问答，对实现司法智能化有着非常重要的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 异步 分层 神经网络 法律 文本 阅读 理解 方法 | ||
【主权项】：
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