(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211299339.7 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 成都晓多科技有限公司 地址 610221 四川省成 都市自由贸易试验 区成都市天府新区兴隆街道湖畔路西 段123号 (72)发明人 江岭　王思宇　黄鹏　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 丁曼曼 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/126(2020.01)G06F 40/295(2020.01) (54)发明名称 问题文本中实体属性的生成方法、 装置、 设 备及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种 问题文本中实体属性的 生成方法， 包括以下步骤： 利用属性集合预测模 型中的问题编码器对问题文本中各词汇的词嵌 入进行编码操作， 得到上下文感知的句子表示向 量； 获取随机初始化得到的各属性查询向量； 利 用属性集合预测模型中的问题解码器基于交叉 注意力机制和自注意力机制， 根据各属性查询向 量对上下文感知的句子表示向量进行解码操作， 得到问题文本中包含的各实体属性。 应用本发明 所提供的问题文本中实体属性的生成方法， 既可 以同时识别多个属性， 又不需要识别问题文本中 包含的各实体属性的顺序， 较大地降低了模型负 担， 提高了模型的性能。 本发明还公开了一种问 题文本中实体属性的生成装置、 设备及存储介 质， 具有相应技 术效果。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115357705 A 2022.11.18 CN 115357705 A 1.一种问题文本中实体属性的生成方法， 其特 征在于， 包括： 利用属性集合预测模型中的问题编码器对问题文本 中各词汇的词嵌入进行编码操作， 得到上下文感知的句子表示向量； 获取随机初始化得到的各属性 查询向量； 利用所述属性集合预测模型中的问题解码器基于交叉注意力 机制和自注意力 机制， 根 据各所述属性查询向量对所述上下文感知的句子表示向量进 行解码操作， 得到所述问题文 本中包含的各实体属性。 2.根据权利要求1所述的问题文本 中实体属性的生成方法， 其特征在于， 利用问题解码 器基于交叉注意力机制和自注意力机制根据各所述属 性查询向量对所述上下文感知的句 子表示向量进行解码 操作， 得到所述问题文本中包 含的各实体属性， 包括： 利用所述问题解码器的第一注意力层基于所述交叉注意力机制根据各所述属性查询 向量对所述上下文感知的句子表示向量进行解码操作， 得到各交叉注意力感知的表示向 量； 利用所述问题解码器的第二注意力层基于所述自注意力机制对各所述交叉注意力感 知的表示向量进行解码 操作， 得到各自注意力与交叉注意力感知的表示向量； 将各所述自注意力与交叉注意力感知的表示向量输入至所述问题解码器的前馈网络， 得到各目标向量； 将各所述目标向量输入至所述问题解码器的全连接层， 输出 各所述实体属性。 3.根据权利要求1或2所述的问题文本中实体属性的生成方法， 其特 征在于， 还 包括： 对所述属性 集合预测模型进行优化操作。 4.根据权利要求3所述的问题文本 中实体属性的生成方法， 其特征在于， 对所述属性集 合预测模型进行优化操作， 包括： 获取输出的各 所述实体属性对应的各真实属性； 利用二分匹配损失函数计算各 所述实体属性与各 所述真实属性之间的二分匹配； 计算所述 二分匹配的损失函数； 根据所述损失函数对所述属性 集合预测模型进行优化操作。 5.根据权利要求4所述的问题文本 中实体属性的生成方法， 其特征在于， 利用二分匹配 损失函数计算各 所述实体属性与各 所述真实属性之间的二分匹配， 包括： 利用所述二分匹配损失函数基于匈牙利算法计算各所述实体属性与各所述真实属性 之间最优的二分匹配。 6.根据权利要求1所述的问题文本 中实体属性的生成方法， 其特征在于， 在得到所述问 题文本中包 含的各实体属性之后， 还 包括： 从属性知识图谱中查询各 所述实体属性分别对应的属性 值； 对各所述属性 值进行输出操作。 7.根据权利要求6所述的问题文本 中实体属性的生成方法， 其特征在于， 对各所述属性 值进行输出操作， 包括： 通过语音播报方式对各 所述属性 值进行输出操作。 8.一种问题文本中实体属性的生成装置， 其特 征在于， 包括： 问题编码模块， 用于利用属性集合预测模型中的问题编码器对问题文本 中各词汇的词权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115357705 A 2嵌入进行编码 操作， 得到上 下文感知的句子表示向量； 属性查询向量获得模块， 用于获取随机初始化得到的各属性 查询向量； 实体属性获得模块， 用于利用所述属性集合预测模型中的问题解码器基于交叉注意力 机制和自注意力机制， 根据各所述属性查询向量对所述上下文感知的句子表示向量进 行解 码操作， 得到所述问题文本中包 含的各实体属性。 9.一种问题文本中实体属性的生成设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述问题文本 中实体 属性的生成方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述问题文本中实体属 性的生成方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115357705 A 3