CN111680135A - 一种基于隐式知识的阅读理解方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于隐式知识的阅读理解方法，包括：获取询问文本，并根据所述询问文本从预设的文档库获取多个候选答案；获取所述询问文本中的隐含知识，并根据所述隐含知识创建隐含问题向量；根据所述多个候选答案在所述隐含问题向量上的投影，对所述多个候选答案进行评分；根据评分结果获取最优的候选答案；本发明可有效提高问题解答的准确性。

Description

一种基于隐式知识的阅读理解方法
技术领域
本发明涉及自然语言处理领域，特别是涉及一种基于隐式知识的阅读理解方法。
背景技术
目前，基于问答模式的自然语言处理，大多采用问题特征与对应的文本直接匹配，获取问题答案。然而由于自然语言的语义多样性，传统的匹配方式，往往会忽略文档中隐含的关联信息，导致获取的答案准确性和完整性较低。此外，仅仅通过上下文语义加入问答匹配过程，仍然不能解决隐含信息流失的问题，而隐含信息往往包含某些客观事实的重要证据，对于自然语言的理解至关重要。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供基于隐式知识的阅读理解方法，用于解决自然语言处理过程未充分考虑隐含知识导致准确性差的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于隐式知识的阅读理解方法，包括：
获取询问文本，并根据所述询问文本从预设的文档库获取多个候选答案；
获取所述询问文本中的隐含知识，并根据所述隐含知识创建隐含问题向量；
根据所述多个候选答案在所述隐含问题向量上的投影，对所述多个候选答案进行评分；
根据评分结果获取最优的候选答案。
可选地，根据所述询问文本获取问题表示；
根据所述问题表示从所述文档库中获取多个关联文本；
将所述关联文本和所述问题表示输入神经网络，获取所述多个候选答案。
可选地，对所述文档库中的文档进行隐含知识原子标记；
提取所述隐含知识原子标记创建隐含知识库；
将所述询问文本与所述隐含知识库进行比对，获取所述询问文本的隐含知识。
可选地，初始化所述隐含知识原子的选择权重，采用启发式算法优化所述选择权重进而对所述隐含知识原子进行搜索，提取所述隐含知识原子标记创建隐含知识库。
可选地，所述启发式算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法中的一种。
可选地，为每个所述候选答案添加隐含知识原子，设置每个所述候选答案对应的所述隐含知识原子数相同。
可选地，经过搜索后，当两个及以上的候选答案对应同一个隐含知识原子时，为其中一个所述候选答案添加该隐含知识原子。
可选地，将所述候选答案与对应的隐含知识原子结合计算所述候选答案在所述隐含问题向量上的投影。
可选地，所述神经网络采用双向GRU网络或长短期记忆神经网络。
可选地，采用内积投影方法获取所述候选答案的评分。
如上所述，本发明提供的一种基于隐式知识的阅读理解方法，具有以下有益效果：
通过事实样本与候选答案结合，充分考虑匹配的候选答案以外的知识，丰富了阅读理解的内容，有利于提高获取答案的准确性。
附图说明
图1为本发明一实施例中基于隐式知识的阅读理解方法的流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
请参阅图1，本发明提供一种基于饮食知识的阅读理解方法，包括步骤S01-S04。
在步骤S01中，获取询问文本，并根据询问文本从预设的文档库获取多个候选答案；
根据文档所属技术领域，将文档进行归类，将同一类别的文档存入数据库中创建文档库。如法律判决文书，通常可分为交通事故类、民事纠纷类、刑事类等类别，针对不同类别创建对应的文档库，当用户需要咨询交通事故类问题时，可在交通事故判决书对应的文档库中查询用户所需答案。由于每日产生的判决文书体量巨大，可定期对文档库进行更新。
在一实施例中，可通过用户界面采集用户输入的询问文本，或收集网页论坛中的用户的询问文本，对询问文本进行分词处理，获取其中的关键特征。其中，关键特征包括关键字、关键词、关键短语等。对询问文本的关键特征进行编码获取询问文本的问题表示。可根据关键特征在询问文本中的位置进行编码，如关键特征在位置i处出现则记为1，未出现则记为0。
在一实施例中，根据问题表示的编码信息获取对应的关键特征与文档库中的多个文档进行特征比对。具体地，可预设比对的阈值，比对结果超过设定阈值时，判定文档库中对应文本为询问文本的关联文本。在另一实施例中，可采用TF-IDF方法，统计询问文本中关键特征在文档库中的单个文档中的出现频率，并统计出现对应关键词的文本数，通过词频比率计算获取统计相似度，根据相似度预先设定的相似度阈值判断哪些文本可作为询问文本对应的关联文文本。
在一实施例中，可对关联文本进行分段处理，并对每个段落分别进行特征提取和编码，获取每一段落对应的编码向量。进一步地，将每个关联文本中对应的各编码向量整合成关联文本的向量空间。将关联文本的向量空间中的向量和问题表示作为神经网络输入，获取神经网络输出对应的多个候选答案。神经网络可采用双向GRU(Gated Re-currentUnit)网络或长短期记忆神经网络。以双向GRU网络为例，将问题表示和关联文本对应的向量输入GRU网络中，获取询问文本相对于关联文本中的上下文表示。针对多个关联文本，每一个关联文本中可包含多个与询问文本关联的上下文表示，每个关联的上下文表示作为一个询问文本对应的候选答案。
在一实施例中，在神经网络运算过程中，可采用Dropout方式对网络中各节点输入按一定比率进行舍弃，减少用于计算的数据量，也可有效防止过拟合。其中，舍弃比率可设置为0.8。
在步骤S02中，获取所述询问文本中的隐含知识，并根据所述隐含知识创建隐含问题向量：
在一实施例中，可预先对文档库中的文档进行隐含知识原子标记，然后采用启发式算法对文档库进行搜索，获取相应的隐含知识原子。其中，启发式算法可包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等中的一种。以遗传算法为例，遗传算法是模拟自然进化过程搜索最优解的方法。首先从文档库中选出标记的隐含知识原子作为初代种群；初始化初代种群中隐含知识原子的选择权重，并根据选择权重设置适应度函数。经过多次种群迭代更新，当适应度函数值达到设定的阈值时，便可获取满足条件的隐含知识原子。将搜索出的隐含知识原子输入数据库中创建隐含知识库。
将询问文本与隐含知识库中的隐含知识单元进行比对，如采用相对熵或交叉熵等计算两者间分布概率的相似度，并根据比对结果将达到阈值的隐含知识原子作为询问文本的隐含知识，并将该隐含知识经过编码转化为隐含问题向量。
在步骤S03中，根据所述多个候选答案在所述隐含问题向量上的投影，对所述多个候选答案进行评分：
在一实施例中，可采用询问文本获取隐含知识原子同样的方法为每个候选答案添加隐含知识原子。为了避免文档库中出现频率更高的候选答案的频率偏差，设置每个候选答案对应的隐含知识原子数量相同。假设每个询问文本最多从文档库中选出100个隐含知识原子，并且有10个候选答案ai＝1..10，则将为每个候选ai搜索10个隐含知识原子。
在一实施例中，当两个及以上的候选答案对应同一个隐含知识原子时，则只为其中一个候选答案添加该隐含知识原子。将每个候选答案对应的隐含知识按照获取的隐含知识原子的选择权重大小进行排序。并将隐含知识原子与对应的候选答案拼接在一起，经过编码得到答案向量。
在步骤S04中，根据评分结果获取最优的候选答案：
在一实施例中，通过计算答案向量在隐含问题向量上的投影，进而获取每个候选答案的评分。假设有答案向量集合(A1,A2,…An)，C为隐含问题向量，则S＝<C,Ai>(i＝1,,,n)，其中S为内积投影。可根据S的值对多个候选答案对应的答案向量进行排序，取S值最大的答案向量作为最优的候选答案输出。
综上所述，本发明一种基于饮食知识的阅读理解方法，通过在候选答案中引入额外的隐含知识，丰富了候选答案的语义，提高了问题解答的准确性。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，包括：
获取询问文本，并根据所述询问文本从预设的文档库获取多个候选答案；
获取所述询问文本中的隐含知识，并根据所述隐含知识创建隐含问题向量；
根据所述多个候选答案在所述隐含问题向量上的投影，对所述多个候选答案进行评分；
根据评分结果获取最优的候选答案。
2.根据权利要求1所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，
根据所述询问文本获取问题表示；
根据所述问题表示从所述文档库中获取多个关联文本；
将所述关联文本和所述问题表示输入神经网络，获取所述多个候选答案。
3.根据权利要求1所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，
对所述文档库中的文档进行隐含知识原子标记；
提取所述隐含知识原子标记创建隐含知识库；
将所述询问文本与所述隐含知识库进行比对，获取所述询问文本的隐含知识。
4.根据权利要求3所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，初始化所述隐含知识原子的选择权重，采用启发式算法优化所述选择权重进而对所述隐含知识原子进行搜索，提取所述隐含知识原子标记创建隐含知识库。
5.根据权利要求3所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，所述启发式算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法中的一种。
6.根据权利要求3所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，为每个所述候选答案添加隐含知识原子，设置每个所述候选答案对应的所述隐含知识原子数相同。
7.根据权利要求6所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，经过搜索后，当两个及以上的候选答案对应同一个隐含知识原子时，为其中一个所述候选答案添加该隐含知识原子。
8.根据权利要求6所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，将所述候选答案与对应的隐含知识原子结合计算所述候选答案在所述隐含问题向量上的投影。
9.根据权利要求2所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，
所述神经网络采用双向GRU网络或长短期记忆神经网络。
10.根据权利要求2所述的基于隐式知识的阅读理解方法，其特征在于，
采用内积投影方法获取所述候选答案的评分。
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