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龍圖騰網獲悉中電萊斯信息系統有限公司申請的專利一種用于解決文本數據中比較類問題推理問答的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115269793B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210824257.3，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權一種用于解決文本數據中比較類問題推理問答的方法是由周迅釗;陳鵬;王妍妍;王冬;陳文穎設計研發完成，并于2022-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于解決文本數據中比較類問題推理問答的方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種用于解決文本數據中比較類問題推理問答的方法，包括：1.通過關系類別的區分，自動化或半自動化地改造通用圖譜，將知識圖譜構建成一個屬性關系和關聯類關系顯著標注的圖譜。此時強化了知識體系結構，為“比較類問題”提供回答基礎條件。在“比較類問題”中，用于比較的部分往往是作為屬性存在的，本發明可以利用圖譜結構設計的優勢，獲取比較類問題的推理結果，將其定義為屬性增強圖譜。2.在1中所述的屬性增強圖譜中，屬性及關系，往往都不是單一的。在本發明中，提供一種新的知識反饋方案，這種映射方案可以將屬性增強圖譜中的知識進行映射，并應用鍵值記憶網絡，獲取此類問題的解答。

本發明授權一種用于解決文本數據中比較類問題推理問答的方法在權利要求書中公布了：1.一種用于解決文本數據中比較類問題推理問答的方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，輸入包含比較類問題的文本數據，進行通用圖譜到屬性增強圖譜的改造； 步驟2，對比較類問題，使用模板匹配及NLP分詞及詞性匹配的方式，確定比較類問題及相關的比較屬性，并簡化比較類問題； 步驟3，通過知識反饋的方法，將屬性的比較反饋到實體的比較；同時使用知識正反向、主動被動來擴充二元組，生成鍵值哈希記憶空間； 步驟4，使用鍵值記憶網絡來獲取文本數據中的比較類問題推理結果； 步驟1包括： 步驟1-1，如果圖譜組織形式為圖數據庫，將通用圖譜通過圖遍歷的方式組織成三元組形式，如果圖譜組織形式是三元組，則不進行變換； 步驟1-2，對三元組的關系類型進行詞性篩分、整編，來區分實體類關系、事實類關系、屬性類關系，篩選關鍵句，并使用句法依存，找出相應的實體間關系，組織成實體關系網絡； 步驟1-3，使用不同的謂語詞匹配方法，將事實類關系簡化整合為[短語，關系，屬性]或[短語，關系，實體]的三元組，使事實類關系能夠轉化為屬性關系或實體關系使用，只是實體是短語本身； 步驟1-4，對屬性類關系進行映射，通過屬性類關系詞表，對屬性類關系進行映射，并將屬性類關系與實體關系進行區分；篩選出關鍵句后，使用句法依存的方法提取出相應的屬性關系； 步驟1-5，進行圖譜重組，獲得屬性增強圖譜，區分屬性和實體之間的關系RP以及實體和實體之間關系RL，并進行特別標注； 步驟2中，通過比較類連詞的詞表匹配，確定比較類型語句；通過NLP詞性分析，獲取句中名詞性詞語、動賓短語作為比較主體，通過詞性篩選獲得形容詞性作為比較關鍵詞，并將比較主體和比較關鍵詞直接結合，從而簡化比較類問題； 步驟3包括： 步驟3-1，確定屬性增強圖譜中任意兩個相同類型屬性的三元組s1,p1,o1、s2,p2,o2； 步驟3-2，對于屬性o1和o2的比較內容，作為關系p3； 步驟3-3，通過關系反饋，即屬性的比較反饋到實體上，獲得到新的三元組s1,p3,s2； 步驟3-4，通過反義詞表，獲得一個或兩個以上反向關系s2,p4,s1； 步驟3-5，使用s+p作為k，獲得關聯對k，v； 步驟3-6，做主被轉換，獲得k’，v； 步驟4包括： 步驟4-1，鍵值哈希變換，將知識庫轉換成關聯對k，v的形式，并從中選取一個子集； 步驟4-2，鍵尋址； 步驟4-3，值讀取； 步驟4-4，更新問題空間； 步驟4-1包括：形式轉換：對于三元組s,p,o，將s和p共同作為k，將o作為v；選取的子集滿足如下三個條件： 一是k與輸入的問題有共同單詞；二是共同的單詞不是停用詞；三是根據共同的單詞數量排序，選擇前N個； 每個問題都需要構建記憶空間； 步驟4-2包括：根據問題，為所有鍵值計算一個概率分布phi： 其中，Softmax表示歸一化指數函數，代表問題x的向量空間，代表N個鍵值空間的鍵值形成的鍵值向量空間，i取值為1～N； 步驟4-3包括：根據鍵值的概率分布對值Value的向量空間進行變換計算，其中表示在第h輪迭代下第i個值的向量表示，計算值Value的加權向量o： 步驟4-4包括：根據鍵值的概率，計算值Value的加權問題以后，使用第j輪映射矩陣Rj對本輪初始問題向量進行變換，qj代表第j輪的初始問題向量： qj+1＝Rjqj+o 使用qjt1替換問題x的向量空間 其中T表示矩陣轉置。

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