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本发明涉及深度学习、自然语言处理等领域,具体涉及一种联合语言模型和知识表示学习的常识问答模型及方法,模型包括异构知识图构建模块,文本编码模块,动态剪枝模块,知识表示学习模块,答案推理模块和答案预测模块。本发明在多个知识源的基础上构建异构知识图,并通过引入动态剪枝策略和知识表示学习优化异构知识图的结构和知识表示;同时在语言模型的编码阶段对问答上下文和异构知识图进行融合,实现了更好的推理性能。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116719923 A
(43)申请公布日 2023.09.08
(21)申请号 202310767917.3 G06F 40/30 (2020.01)
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