一种基于端到端记忆网络的问答方法

摘要

本发明公开了一种基于端到端记忆网络的问答方法，本方法为:1)对目标数据集进行划分，将该目标数据集中的已知事实、问题和答案分割开并存储；2)将所述已知事实中的每个句子x转换为词向量；3)将问题转换为词向量, 计算每一句子x对应的词向量m与问题的词向量的相关度, 得到对应句子x的权重值p；4)提取问题中的关键词；检索包含关键词的词向量，对于搜索到的每一词向量m,计算m中每个单词与关键词的相关度,作为第j个单词的权重；m中每个单词加权后的向量记为向量c；5)计算MemN2N模型中每层网络的输出；6)根据MemN2N模型的最终输出作为问题的答案。本发明大大提升了实问答的准确性。