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申请/专利权人：云南师范大学
摘要：本发明提出一种基于关键语义信息增强的知识图谱问题生成方法，属于自然语言处理的问题生成技术领域。包括：将知识图的节点实体和边信息转换为词嵌入向量，获取模型所需的输入数据信息；然后构建基于关键语义信息增强模型的编码器，在编码阶段利用节点答案交互层得到融合答案信息的知识图节点嵌入，并结合节点文本信息编码层捕获节点和边中文本单词间的重要语义信息，得到增强的关键语义信息知识图，接着将得到增强的关键语义信息知识图输入到双向门控图神经网络进行编码；最后在解码过程中结合基于注意力机制的循环神经网络、指针复制机制生成问题。实验结果表明，在自动评估指标方面本发明方法均优于现有先进的方法。
主权项：1.一种基于关键语义信息增强的知识图谱问题生成方法，其特征在于：具体步骤包括如下：Step1：对公开数据集PQ进行预处理，得到基于关键语义信息增强的知识图谱问题生成模型所需的输入数据；Step2：构建基于关键语义信息增强的知识图谱问题生成模型的编码器，在编码阶段将Step1得到的数据依次输入节点答案交互层、节点文本信息编码层、双向门控图神经网络进行编码，得到融合答案信息的增强知识图编码信息；Step3：构建基于关键语义信息增强的知识图谱问题生成模型的解码器，在解码过程中将Step2得到的增强知识图编码信息输入到解码器，利用循环神经网络、指针复制机制生成问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南师范大学 一种基于关键语义信息增强的知识图谱问题生成方法
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