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申请/专利权人：华润数字科技有限公司

摘要：本发明公开了基于图卷积网络的答案抽取方法、装置及相关组件，该方法包括：获取用户问题以及包含用户问题的文档；基于句法依存分析对文档构建图网络；利用图卷积网络，对文档与所述图网络进行融合，得到文档向量，以及对用户问题与所述图网络进行融合，得到问题向量；基于图卷积网络和注意力机制对文档向量和问题向量进行学习，以获取文档中的答案起始概率和答案终止概率；将答案起始概率和答案终止概率分别作为文档的起始索引和终止索引，并将起始索引和终止索引之间的文本作为用户问题的答案。本发明基于图卷积网络和句法依存分析对包含用户问题的文档构建图网络，并使图网络与用户问题和文档进行语义融合，从而提高答案抽取的准确率。

主权项：1.一种基于图卷积网络的答案抽取方法，其特征在于，包括：获取用户问题以及包含所述用户问题的文档；基于句法依存分析对所述文档构建图网络；利用图卷积网络，对所述文档与所述图网络进行融合，得到文档向量，以及对所述用户问题与所述图网络进行融合，得到问题向量；基于所述图卷积网络和注意力机制对所述文档向量和问题向量进行学习，以获取所述文档中的答案起始概率和答案终止概率；将所述答案起始概率和答案终止概率分别作为所述文档的起始索引和终止索引，并将所述起始索引和终止索引之间的文本作为所述用户问题的答案；所述获取用户问题以及包含所述用户问题的文档，包括：获取用户问题以及包含所述用户问题的文档，利用预设的词向量模型分别对所述用户问题和文档进行学习，得到所述用户问题对应的第一词向量表示和所述文档对应的第二词向量表示；利用图卷积网络，对所述文档与所述图网络进行融合，得到文档向量，包括：在所述图网络中获取与所述第二词向量表示相同的节点向量，并按照下列公式对所述第二词向量表示与节点向量进行融合：new_x＝x+node*σW1[x,node]+b1式中，σ为非线性激活函数，node为所述节点向量，x为所述第二词向量表示，[x,node]表示所述第二词向量表示和节点向量进行拼接，W1为待训练权重矩阵，b1为偏置项，new_x为输出向量；将所述输出向量new_x输入至前馈神经网络，并由所述前馈神经网络输出所述文档向量：h＝fw3*fw2new_x+b2+b3式中，h为所述文档向量，w2、w3、b2和b3均为待训练参数，f为激活函数；基于所述图卷积网络和注意力机制对所述文档向量和问题向量进行学习，以获取所述文档中的答案起始概率和答案终止概率，包括：将所述文档向量和问题向量输入至相互注意力层，并得到第一目标向量；利用自注意力层对所述第一目标向量进行计算，得到第二目标向量；将所述第二目标向量和所述文档向量输入至特征融合层，并得到第三目标向量；将所述第三目标向量输入至输出层，并由所述输出层输出对应的答案起始概率和答案终止概率；将所述第三目标向量输入至输出层，并由所述输出层输出对应的答案起始概率和答案终止概率，包括：分别按照下列公式计算得到所述答案起始概率和答案终止概率：start＝softmaxW5v+b5end＝softmaxW6v+b6式中，W5、b5、W6和b6均为可训练参数，v为所述第三目标向量，start表示所述答案起始概率，end表示所述答案终止概率。

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