[发明专利]基于BERT模型的新冠知识智能问答系统及方法在审
| 申请号： | 202210847126.7 | 申请日： | 2022-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN115238053A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 郑子昂;冯玺匀;贾同;陈馨怡 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/31;G06F16/25;G06F16/951;G06F40/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于BERT模型的新冠知识智能问答系统及方法，所述系统包括数据采集模块、数据存储模块、自然语言处理模块、服务器模块、网页前端模块；通过BERT模型将非结构化数据提取为特征向量，然后通过Milvus对这些特征向量进行计算并建立向量索引，最后利用IVF_SQ8算法实现对非结构化数据的检索。本发明一方面用BERT模型提高了特征词向量转化的准确度，去除了繁杂的预处理工作，解决了传统NLP模型训练速度较慢、计算量大、人工操作复杂、词向量转换效果较差的问题，另一方面用高性能Milvus向量搜索引擎实现了高维向量的存储与检索工作，应用IVF_SQ8基于量化的索引算法提升了匹配精准度，并减小了内存，降低了人力、时间、资金等成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert 模型 知识 智能 问答 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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