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申请/专利权人：起硕(天津)智能科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于RPR融合模型的阅读理解智能问答的方法，涉及智能问答领域。该基于RPR融合模型的阅读理解智能问答的方法，包括以下步骤：S1、问题与文档的输入；S2、问题分类；S3、YESNO类问题的答复；S4、Span‑Extraction类问题的答复；S5、Unanswerable类问题的答复。通过对RAG模型的Generator部分进行改进，提出了在融合指针生成网络的RPGN子模型，该模型较RAG模型生成的答案与原文相关度更高，结果的词汇更多的来源于原文或相关文档中，可以回答基于阅读理解的问题中没有答案标注的问题。同时，对RAG的Encoder部分也做了优化，使用RoBERTa‑wwm‑ext做编码器。
主权项：1.一种基于RPR融合模型的阅读理解智能问答的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、问题与文档的输入将问题与对应的文档连接起来输入到编码层，采用RoBERTa-wwm-ext对问题、原文以及外部知识库统一编码，得到每个token的编码表示；S2、问题分类当问题输入后，对问题进行分类为Span-Extraction类、YESNO类、Unanswerable类问题，然后对不同的问题进行不同渠道的传输；S3、YESNO类问题的答复全连接层获取到每个token作为答案开始位置和终止位置logit值，在经过Softmax层序列中每个位置作为开始位置或者结束位置的概率，进而经过数据处理得到最终答案；S4、Span-Extraction类问题的答复通过将Span-Extraction类问题传输至抽取式RoBERTa模型中，预测答案的起始位置，然后进行答案置信度阈值，阈值的取值为0.7，可信度达到阈值，输出抽取式答案，未达到，将问题输入至RPGN模型中；S5、Unanswerable类问题的答复将Unanswerable类问题传输至RPGN模型中，通过与外部知识库相结合，最终得到生成式答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 起硕(天津)智能科技有限公司 一种基于RPR融合模型的阅读理解智能问答的方法
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