基于学科知识图谱和卷积神经网络的智能答疑方法
基本信息
| 申请号 | CN202010083679.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111324709B | 公开（公告）日 | 2021-08-13 |
| 申请公布号 | CN111324709B | 申请公布日 | 2021-08-13 |
| 分类号 | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 朱新华;龚云;陈宏朝;张兰芳 | 申请（专利权）人 | 上海恒企教育培训有限公司 |
| 代理机构 | 南宁东智知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 巢雄辉;裴康明 |
| 地址 | 200433 上海市杨浦区国宾路18号701B-1室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于知识图谱和神经网络的智能答疑方法，包括以下步骤：S1.形成用户问句q指向领域本体的候选概念集合；S2.形成用户问句指向领域本体排名前N的候选概念集合TOP（N），以及在问句q中相对应的概念提及集合M（N）；S3.计算得出用户问句与候选概念的所有概念关系对的相似度；S4.将与用户问句q相似度值最大的概念关系对作为答案知识源；S5.在学科知识图谱的关系记录库中查询概念关系对，得到用户问句的答案并呈现给用户。本发明以学科知识图谱作为知识库，以学科知识图谱关系记录库中的关系记录作为问句的答案来源，同时通过卷积神经网络实现问句的处理与分类，提高了问句在概念关系对上的分类精度。 |
