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申请/专利权人：中国兵器装备集团兵器装备研究所

摘要：本发明公开了一种基于神经网络模型的产品问答方法及装置。所述方法包括：基于预处理后的产品问答数据形成产品语料库；TF‑IDF模型将所述问题及真实答案作为输入，基于输入生成与输入对应的词向量，所述词向量为问题及真实答案构成的问答对的词向量；基于所述词向量生成输入向量，基于输入向量对Transformer神经网络模型进行预训练，得到训练完毕的Transformer神经网络模型；获取待获取答案的问题，TF‑IDF模型将所述待获取答案的问题作为输入，基于输入生成与输入对应的词向量，将该词向量输入训练完毕的Transformer神经网络模型，得到与所述待获取答案的问题对应的答案。本方法对产品问题能够做出较为准确明了的答复，提高了产品效率和质量。

主权项：1.一种基于神经网络模型的产品问答方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：获取产品问答数据，对所述产品问答数据进行预处理，基于预处理后的产品问答数据形成产品语料库；步骤S2：对所述产品语料库中的若干段落进行问答标注，所述问答标注包括问题及真实答案；TF-IDF模型将所述问题及真实答案作为输入，基于输入生成与输入对应的词向量，所述词向量为问题及真实答案构成的问答对的词向量；基于所述词向量生成输入向量，基于输入向量对Transformer神经网络模型进行预训练，得到训练完毕的Transformer神经网络模型；其中，所述Transformer神经网络模型包括依次相连的Transformer编码器及Transformer解码器；所述Transformer编码器对所述输入向量进行编码，并获取输入向量中的语义信息，生成与所述问题对应的上下文表示对应的中间向量，所述上下文表示为多个，中间向量与上下文表示一一对应，中间向量作为第一待解码向量；将所述第一待解码向量输入所述Transformer解码器，所述Transformer解码器将所述第一待解码向量与所述输入向量进行特征融合，作为待解码向量，所述Transformer解码器对所述待解码向量进行解码，得到多个解码结果向量，从中选取一个解码结果向量，基于选取的解码结果向量，输出一个与所述问题对应的答案；步骤S3：获取待获取答案的问题，TF-IDF模型将所述待获取答案的问题作为输入，基于输入生成与输入对应的词向量，将所述词向量输入训练完毕的Transformer神经网络模型，得到与所述待获取答案的问题对应的答案。

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百度查询： 中国兵器装备集团兵器装备研究所 一种基于神经网络模型的产品问答方法及装置