摘要
本申请公开了基于知识图谱的问答方法、装置、终端设备及存储介质,包括:获取待回答问题;根据预先建立的问答模型,确定与待回答问题的答案,其中,预先建立的问答模型是对于增加了时间戳的知识图谱,并基于时间约束对增加了时间戳的知识图谱进行子图剪枝,得到时间约束子图,根据预训练语言模型确定上下文信息,对时间约束子图和上下文信息进行融合,得到融合信息,并采用融合信息和感知机确定的,本申请实施例通过引入时间顺序信息,以及时间约束剪枝策略优化问题,有效缩减候选答案实体和时间戳的搜索空间,同时利用时序图神经网络传递子图实体的结构信息,增强了时间语义信息与答案预测的交互性,从而显著提升了问答性能。
技术关键词
问答方法
预训练语言模型
图谱
实体
问答模型
样本
答案
节点
时序
神经网络模型
线性回归方法
邻居
剪枝策略
问答装置
多层感知机
注意力机制
文本
编码
交互性
终端设备
系统为您推荐了相关专利信息
风险检测方法
风险点
图谱
内容分类
文本分类模型
数据清洗方法
术语
多模态数据库
双重验证机制
造价
自动编制方法
神经网络模型
BERT模型
自定义实体
语义向量
语义特征
文本纠错方法
多层感知机
实体
语义向量