一种面向智能机器常识推理的知识学习方法

本发明公开了一种面向智能机器常识推理的知识学习方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：常识推理数据规范化；步骤2：组合范式构建；步骤3：多维度特征常识知识学习；步骤4：模型测试与常识推理。本发明能够改善传统的常识推理方法中仅依靠学习到的浅层语义，难以掌握句子所蕴含的深层常识语义等问题，利用组合范式和多维度特征捕捉常识知识，从而增强模型的常识推理能力。