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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本实施例涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种问题答案的预测方法、预测装置、电子设备、存储介质。该方法包括：获取待预测的原始文章数据和待回答的原始问题数据；根据预设的第一预训练模型对原始文章数据和原始问题数据进行编码处理，得到问题编码向量和文章编码向量；对问题编码向量和文章编码向量进行注意力筛选处理，得到多个候选文本；对原始问题数据和候选文本进行关联处理，得到问题标记向量、候选标记向量、关联值；对问题标记向量、候选文本和候选标记向量进行答案筛选处理，得到对应的置信度；根据关联值、置信度和预设的预测阈值确定候选位置；根据候选位置匹配对应的候选文本，得到候选答案。本实施例能够提高预测问题答案的准确性。

主权项：1.一种问题答案的预测方法，其特征在于，包括：获取待预测的原始题目数据；其中，所述原始题目数据包括原始文章数据和待回答的原始问题数据；根据预设的第一预训练模型对所述原始文章数据和所述原始问题数据进行编码处理，得到问题编码向量和文章编码向量；对所述问题编码向量和所述文章编码向量进行注意力筛选处理，得到多个候选文本；对所述原始问题数据和每一所述候选文本进行关联处理，得到关联数据；其中所述关联数据包括问题标记向量、对应每一所述候选文本的候选标记向量、关联值；其中，所述关联值用于表征所述原始问题数据和每一所述候选文本之间的关联性；对所述问题标记向量、所述多个候选文本和每一所述候选标记向量进行答案筛选处理，得到每一所述候选文本对应的置信度；其中，所述置信度用于表征所述候选文本包含候选答案的概率；根据所述关联值、所述置信度和预设的预测阈值确定候选位置；其中所述候选位置为所述候选答案所处位置；根据所述候选位置匹配对应的候选文本，得到所述候选答案；其中：所述对所述原始问题数据和每一所述候选文本进行关联处理，得到关联数据，包括：所述原始问题数据和每一所述候选文本输入到预设的第二预训练模型中；其中，所述第二预训练模型包括第一神经网络和第二神经网络，所述第二神经网络包括全连接层和激活分类层；通过所述第一神经网络对所述原始问题数据和每一所述候选文本进行分类标记处理，得到问题标记向量和每一所述候选文本的候选标记向量；通过所述第二神经网络对所述问题标记向量和每一所述候选标记向量进行映射分类处理，得到对应的关联值；所述通过所述第二神经网络对所述问题标记向量和每一所述候选标记向量进行映射分类处理，得到对应的关联值，包括：通过所述全连接层对所述问题标记向量和每一所述候选标记向量进行全连接处理，得到对应的全连接值；通过所述激活分类层对所述全连接值进行激活分类处理，得到对应的关联值；所述对所述问题标记向量、所述多个候选文本和每一所述候选标记向量进行答案筛选处理，得到每一所述候选文本对应的置信度，包括：通过预设的第二注意力模型对所述问题标记向量和每一所述候选标记向量进行注意力筛选处理，得到多个待检测文本；根据所述待检测文本和所述候选标记向量得到与所述待检测文本相对应的待检测向量；通过预设的答案预测模型对所述待检测文本和所述待检测向量进行筛选预测处理，得到所述待检测文本对应的置信度，所述答案预测模型包括第一全连接多头网络和第二全连接多头网络；所述通过预设的答案预测模型对所述待检测文本和所述待检测向量进行筛选预测处理，得到所述待检测文本对应的置信度，包括：通过所述第一全连接多头网络对所述待检测文本和所述待检测向量进行起始预测处理，得到待检测文本的起始预测位置和待检测向量的起始标记位置；通过所述第二全连接多头网络对所述待检测文本和所述待检测向量进行结束预测处理，得到待检测文本的结束预测位置和待检测向量的结束标记位置；根据所述起始预测位置、所述起始标记位置、所述结束预测位置和结束标记位置得到所述待检测文本对应的置信度；所述根据所述起始预测位置、所述起始标记位置、所述结束预测位置和结束标记位置得到所述待检测文本对应的置信度通过如下公式表示：Score2＝Sstart-S1+eend-e1，所述Score2表示所述置信度；所述Sstart表示所述起始预测位置；所述S1表示所述起始标记位置；所述eend表示所述结束预测位置；所述e1表示所述结束标记位置。

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