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本发明提供了一种基于Bi‑LSTM和中文知识图谱的复合问答方法,通过将语义解析技术改进并引入问答系统,使用基于深度学习的复合问句分解方法,将复杂的长难句改写为多个简单句并分别作答,提高了语义解析技术对复合问题的处理能力,实现了解析复合自然语言问句和生成复合自然语言答案的功能,提高了问答系统的智能理解能力、准确率,使问答系统处理复合问句的过程具有可解释性,丰富了原复合问句的语义信息,去除了原复合问句的冗余信息,解决了难以回答句式结构复杂、主题多样复杂问句的问题和复合答案生成中的答案信息丢失的问题。
📄 2021107019329 📂 G06F16_36 👤 深圳护魔数码科技有限公司 📅 2021-06-24
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发明 已授权

一种基于Bi-LSTM和中文知识图谱的复合问答方法

2021107019329 · 深圳护魔数码科技有限公司
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年