本申请所述方法针对表格问答系统中表格检索部分，提出了一种利用问句实现关联表格检索的方法与装置，该方法可以为问句匹配出最相关的表格。方法包括：根据问句和表格，分别计算问句中的词在表格中出现的频率，及表格中的词在问句中出现的频率；对问句和表格进行词嵌入向量表示；将问句与表格的词嵌入表示向量和计算频率进行融合，进而得到问句与表格的融合向量；最后融合向量将被用于计算问句与表格的相似性。
📄 2021115869861
📂 G06F16_3329
👤 浙江工业大学
📅 2021-12-23
一种基于部首特征和多层注意力机制的中文自动问答方法，包括以下步骤：步骤1、对数据集进行预处理；步骤2、得到词嵌入矩阵，通过随机初始化得到部首嵌入矩阵；步骤3、通过词嵌入和部首嵌入将词语分别转化为向量表示，在词语向量后追加语言学特征；步骤4、将文档向量序列问题向量序列分别输入至不同的双向RNN网络进行编码；步骤5、根据文档向量序列与问题向量，依次计算得到答案开始和结束边界的概率，生成目标概率分布，步骤6、使用数据集对模型训练N轮，通过计算损失并对参数进行更新，使用mini‑batch策略对模型进行训练，使用模型对给定的一个文档和与之相关的问题进行处理，预测得到答案。本发明提高了自动问答的准确率。
📄 2021113251582
📂 G06F16_3329
👤 浙江工业大学
📅 2021-11-10
基于拼音嵌入增强和多层信息融合的中文机器阅读理解方法和装置，其方法包括：S1：对数据集预处理；S2：中文分词操作，获得拼音嵌入向量PE；S3：将段落和问题拼接，输入到BERT，得到词嵌入向量Etoken；S4：基于拼音嵌入PE和词嵌入Etoken，通过全连接层，再与段嵌入Eseg和位置嵌入Epos相加，得到嵌入向量w；S5：进行BERT编码，得到编码向量表示；S6：将编码向量表示与词嵌入表示进行多层注意力融合，得到融合低层级问题语义信息的上下文表示向量；S7：进行多层注意力融合计算，得到融合高层级问题语义信息的上下文表示向量；S8：利用编码器的自注意力，得到融合多层信息的上下文语义向量；S9：预测答案起始点和结束点的概率分布，选择概率最大的组合确定答案跨度。
📄 2024105675609
📂 G06F16_3329
👤 浙江工业大学
📅 2024-05-09
本公开的实施例公开了建筑知识问答系统和建筑知识答复信息生成方法。该系统的一具体实施方式包括：客户端、服务器、数据库服务器，其中：数据库服务器被配置成创建建筑知识库与建筑知识图谱；客户端被配置成将建筑知识需求信息发送至服务器；服务器被配置成执行：提取建筑知识需求信息对应的深度语义信息；数据库服务器进一步被配置成检索所创建的建筑知识库与建筑知识图谱；服务器进一步被配置成执行以下步骤：将建筑知识需求信息、意图识别信息与建筑知识库查询信息输入至建筑知识问答模型；将实体概念信息集与初始建筑知识答复信息确定为建筑知识答复信息；将建筑知识答复信息发送至客户端。该实施方式提高了建筑知识答复信息的准确性。
📄 202410876685X
📂 G06F16_3329
👤 铯镨科技有限公司
📅 2024-07-02
本发明公开了一种基于文本隐喻处理和情感感知的教育自动问答方法，属于文本处理技术领域，包括以下步骤：S1、采集用户的问题文本，并输出问题处理结果；S2、根据问题处理结果，生成隐喻理解能力；S3、为用户生成情感状态；S4、根据隐喻理解能力和情感状态，输出适应后的知识；S5、根据隐喻理解能力和情感状态，生成隐喻情感联合集合；S6、根据适应后的知识和隐喻情感联合集合，生成最终回答。本发明构建了专门面向教育领域的隐喻知识库和处理模型，提高了系统对教育特定隐喻的理解和生成能力。
📄 202510673081X
📂 G06F16_3329
👤 广东海洋大学
📅 2025-05-23
本发明涉及一种结合大模型与图神经网络的知识图谱问答方法，包含问题分解模块、子问题解决模块、答案推理模块，其中在问题分解模块中本发明提出一种迭代式的问题分解方式，用以解决图神经网络方法在多跳问题中问题子图大小难以确定的困境，子问题解决模块又由问题子图检索阶段与推理路径构建阶段组成，问题子图检索阶段中本发明给出一种相似度定义方式并通过Personalized PageRank算法进行计算，同时为了提高GNN回答的准确率，后续问题的问题子图都会合并上之前问题的问题子图，以实现问题子图的动态扩展。推理路径构建阶段首先通过预训练好的图神经网络获得候选答案，然后利用BFS算法构建推理路径。最终通过答案推理模块来判断推理路径的合理性以给出子问题答案。本发明提供了一种结合大模型和图神经网络的知识图谱问答框架，有效地提升了模型在多跳问题上的表现。
📄 2024117878572
📂 G06F16_3329
👤 杭州电子科技大学
📅 2024-12-06
本发明公开了一种使用两阶段检索的文本多跳推理问答方法，及自然语言处理技术领域，方法包括两个模块。首先，在上下文感知知识检索器模块中，使用具有掩码机制的双编码器框架进行预训练，再将学习到的假设和知识的表示基于句子级密集检索获得候选核心知识。其次，在实体感知知识验证模块中，通过实体级稀疏矩阵确定假设和知识的可达性，将用于进一步验证核心知识和假设之间是否存在支撑关系。本方法将上下文感知和实体感知的知识检索方法结合应用到推理过程中，改进以实体为中心的推理的盲目性，使模型同时考虑假设和知识之间的上下文语义匹配和实体概念影响。在需要复杂多跳的科学问答领域中，具有明显的性能优势。
📄 2022111040399
📂 G06F16_3329
👤 河北纬坤电子科技有限公司
📅 2022-09-09
本发明提供一种基于参数共享的自然语言理解方法，涉及音频处理技术领域。本发明通过建立具备多个编码器的自然语言理解模型，并在反向传播时按照预设顺序依次对编码器中的参数进行更新共享，从而实现低计算量、低功耗、高识别率等优点。使用参数共享的方法来构建自然语言理解模型，通过参数共享的方式在不增加网络参数的前提下，加深网络深度，从而使得模型具有更好的非线性，能拟合更为负责的训练数据。将自然语言理解的输出意图进行再编码表示后，与语义槽的特征向量进行交互。从而达到通过意图列表约束语义槽输出的目的。本发明设计所有算法模型都可部署在同一、离线、本地的存储介质上，且无需与云服务器进行交互。
📄 2022112154768
📂 G06F16_3329
👤 杭州芯声智能科技有限公司
📅 2022-09-30
本发明涉及信息咨询分析处理领域，具体为一种基于物联网的信息咨询分析处理系统；包括数据收集、知识图谱构建、优化推理、知识查询和用户情感分析的模块；知识图谱构建模块整合多模态数据源，使用图数据库构建知识图谱；知识查询模块利用BERT模型处理用户输入，通过BFS算法搜索并筛选结果反馈给用户；优化推理模块提取数据训练知识推理模型，结合贝叶斯网络计算知识点掌握概率；用户情感分析模块进行特征提取，输入长短期记忆网络模型分析情感状态，输出情感强度值和倾向标签；本发明实现精准的知识推理和个性化情感交互，能为用户提供更全面的信息咨询分析处理服务，提升用户体验和咨询效率。
📄 202510377420X
📂 G06F16_3329
👤 南京晴安企业管理咨询有限公司
📅 2025-03-28
本发明属于人机交互对话系统领域，具体涉及一种基于时序知识图谱的人机对话兴趣感知方法；该方法包括：获取用户输入内容和机器人对话库数据；根据用户输入内容和对话库数据得到至少两个候选回复；将用户输入内容和候选回复输入到采用基于时序知识图谱的人机对话兴趣感知模型中，得到用户对所有候选回复感兴趣的概率，选择概率最高的候选回复作为机器人的回复内容；本发明既考虑了人机交互过程中外部知识，又考虑了用户兴趣偏好，解决了当前人机交互系统存在机器人背景知识缺乏、用户在对话过程中兴趣度不高的问题，使人机对话更自然，具有广阔的应用前景。
📄 2022100302631
📂 G06F16_3329
👤 重庆邮电大学
📅 2022-01-12
本发明公开了一种基于BERT‑BLSTM‑RPEA‑LSTM的语义槽填充与意图检测联合方法，包括如下步骤：S1、构建一个由共享网络及两个分类网络组成的模型框架；S2、对S1所述的模型进行训练，更新除词嵌入层以外整个网络模型的参数，得到语义槽填充与意图检测模型；S3、基于S2所述语义槽填充与意图检测模型，实现对待检测对话文本句子中语义槽的填充和意图的检测。本发明可在不增加较多计算量的前提下会自动找到两个任务之间的平衡，获得更好的整体性能。
📄 2022117430355
📂 G06F16_3329
👤 长沙理工大学
📅 2022-12-27
本发明公开了一种基于人工智能的客户交互服务系统，包括交互意图识别模块、交互目标路径规划预测模块、智能交互控制模块，交互机器人基于客户端用户智能问答进行意图识别，利用已知的训练语料构建模型，基于构建的模型对未知的交互文本进行分类，交互机器人在交互开始前根据用户画像中的偏好信息和对应的个人知识库，为交互用户预先规划生成一条对应的对话目标路径，结合交互过程中采集的用户图像数据进行情感识别检测，利用采集的图像进行图像中用户的情感状态检测，构建根据不同表情类别制定对应语音交互策略的知识库，将文本知识库转化为语音文本输出至交互机器人终端进行指令的控制，本发明提高了交互机器人交互识别的准确性。
📄 2024107682486
📂 G06F16_3329
👤 上海涧意信息科技有限公司
📅 2024-06-14
柿子坊 · 知识产权运营
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