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一种基于深度学习和主题模型的问答系统实现方法

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本发明公开了一种基于深度学习和主题模型的问答系统实现方法，包括步骤：S1、将问句输入Twitter LDA主题模型获得问句的主题类型，并提取相应主题词，将输入问句和主题词表示为词向量；S2、将输入问句的词向量输入RNN循环神经网络编码，获取问句的编码隐藏层状态向量；S3、解码RNN循环神经网络使用联合注意力机制结合问句的局部和全局混合语义向量，进行解码生成词；S4、使用大规模对话语料训练基于编码解码框架的深度学习主题问答模型；S5、利用训练的问答模型预测输入问句的答案，生成与问句主题相关的答案。本发明弥补了问答模型外源知识的缺失，增加回答的丰富性和多样性。

著录项

公开/公告号CN108763284B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-20

原文格式PDF
申请/专利权人华南理工大学;
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申请/专利号CN201810330697.7
发明设计人詹国辉;俞祝良;
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申请日2018-04-13
分类号G06F16/332(20190101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;
代理人冯炳辉
地址 511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院
入库时间 2022-08-23 12:10:10

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