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摘要
本发明公开了一种结合知识库中的三元组和实体类型的生成问题方法,所述方法一种基于注意力机制的神经网络模型：所述神经网络模型的输入为表示重构过的三元组的词向量序列,输出是通过处理词向量序列得到的一组用来表示问题的词向量序列。首先,利用三元组中的头实体和尾实体对应的实体类型对三元组进行重构,然后利用预训练好的Glove词嵌入获得表示重构得到的新三元组的词向量序列,之后利用一个基于注意力机制的门机制循环神经网络编码输入的词向量序列,再利用另一个基于注意力机制的门机制循环神经网络解码通过编码器得到的三元组的表示,最后处理解码器输出的词向量序列得到生成的问题。本发明结合了知识库中的三元组及三元组中的头实体和尾实体对应的实体类型的信息,通过一种基于注意力机制的神经网络模型得到一个语法上更流畅、与输入的三元组更相关的问题。
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