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申请/专利权人：杭州思锐信息技术股份有限公司
摘要：本申请涉及一种基于A2C算法和GCN模型的知识图谱问答方法和系统，其中，该方法包括：获取用户问题的向量表示；通过A2C策略梯度算法，对基于图卷积网络GCN的答案子图检索模型进行训练；基于用户问题的向量表示，通过训练好的答案子图检索模型从知识图谱中进行检索，生成目标答案子图；基于目标答案子图，生成用户问题的问题答案。通过本申请，实现了基于A2C算法训练的GCN答案子图检索模型，在多跳知识图谱问答中，A2C算法在更新模型策略时能够利用节点间的关系信息，使得决策更加依赖于整体环境结构，提升模型的质量和泛化能力，且GCN有助于捕捉远距离的依赖关系，帮助A2C算法做出更为合理的长期决策，解决了如何提高多跳知识图谱问答的可靠性的问题。
主权项：1.一种基于A2C算法和GCN模型的知识图谱问答方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户问题的向量表示；基于强化学习构建答案子图检索模型的状态集合、动作集合和检索策略；基于所述状态集合、所述动作集合和所述检索策略，通过图卷积网络GCN进行模型构建，得到所述答案子图检索模型；通过多层感知机，构建状态动作价值函数；通过计算所述状态动作价值函数的期望，得到状态价值函数；基于所述状态动作价值函数和所述状态价值函数，构建优势函数；以所述优势函数代替累计奖励，通过A2C策略梯度算法，对基于图卷积网络GCN的答案子图检索模型进行训练，得到训练好的答案子图检索模型；基于所述用户问题的向量表示，通过所述训练好的答案子图检索模型从知识图谱中进行检索，生成目标答案子图；基于所述目标答案子图，生成所述用户问题的问题答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州思锐信息技术股份有限公司 一种基于A2C算法和GCN模型的知识图谱问答方法和系统
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