摘要
本发明公开了一种基于注意力机制和时间约束的知识图谱多跳推理问答方法。首先,使用时间信息解析模块对显示和隐式的时间信息进行识别和解析。其次,使用事实搜索模块对知识图谱中的相关事实进行检索,以获取问答任务所需的基础信息。在此基础上,采用约束提取模块识别并提取问题中的时间约束信息。然后,引入基于关系层面的注意力机制,提升模型对不同关系间细微差异的感知能力,从而提高推理的准确性。最后,通过时序推理模块综合上述信息,进行推理问答。本发明的优点是:通过引入时间约束,提高了问答系统对时间维度的理解能力,增强了模型的推理能力;同时,创新性地在关系层面应用注意力机制,使得模型能够更精确地捕捉关系间的关联特征,从而提升问答准确性。
技术关键词
注意力机制
问答方法
图谱
实体
时序
置信度计算方法
上下文语义信息
关系
语义向量
模式匹配算法
预训练语言模型
自然语言
置信度阈值
分词
策略
查询方法
编码
搜索模块
系统为您推荐了相关专利信息
模型优化方法
监测生产线
误差状态
模型优化系统
参数
数据库构建方法
关联性分析算法
构建知识图谱
语义检索模型
知识图谱构建
智能分析方法
雷达信噪比
引入注意力机制
加权融合算法
企业
需求预测模型
多源特征
产品推荐方法
训练样本数据
客户
图像重建方法
生成超分辨率图像
多尺度
图像块
语义特征