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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

7 篇 专利

馆藏范围

7 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 华中科技大学
2 篇 广西师范大学
1 篇 广东南方新媒体科...
1 篇 江苏优壹克智能科...
1 篇 山西大学

作者

2 篇 陈进才
2 篇 杨雪晨
2 篇 卢萍
2 篇 黄佳宝
2 篇 陈宏朝
2 篇 赵伟
2 篇 王少兵
2 篇 朱新华
2 篇 马亚雄
2 篇 张胜
1 篇 王宇杰
1 篇 张广军
1 篇 张虎
1 篇 梁吉业
1 篇 范越
1 篇 王梦环
1 篇 李梓华
1 篇 李得安
1 篇 罗小龙

语言

7 篇 中文

检索条件"主题词=答案推理模块"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于注意力决策的图像视觉问答模型、方法和系统

一种基于注意力决策的图像视觉问答模型、方法和系统

引用

作者：陈进才张胜卢萍赵伟马亚雄王少兵黄佳宝 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

本发明公开了一种基于注意力决策的图像视觉问答模型、方法和系统，属于开放式图像视觉问答领域。包括：信息融合模块，用于在k＝1时，融合全局图像特征g和问题特征向量q，得到融合特征向量uk；在k＝2,…,K时，融合特征向量uk‑1和图像... 详细信息

标准号: CN110134774A

本发明公开了一种基于注意力决策的图像视觉问答模型、方法和系统，属于开放式图像视觉问答领域。包括：信息融合模块，用于在k＝1时，融合全局图像特征g和问题特征向量q，得到融合特征向量u_k；在k＝2,…,K时，融合特征向量u_k‑1和图像特征向量得到融合特征向量u_k；注意力决策模块，用于接收融合特征向量u_k，决策出注意力框L_k，并发送给特征抽取池化模块；特征抽取池化模块，用于接收空间图像特征v和注意力框L_k‑1，得到图像特征向量答案推理模块，用于接收融合特征向量u_K，推理出问题答案。本发明利用强化学习，学习特征选择的决策过程，可以自适应的选择与问题相关的视觉特征。可以端到端的训练，让学习到的特征更加具有问题针对性。

关键词：特征向量融合注意力图像特征向量特征抽取图像视觉池化答案推理模块信息融合模块接收空间决策过程决策模块强化学习全局图像视觉特征特征选择图像特征问题答案问题特征自适应推理向量并发决策学习

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一种基于注意力决策的图像视觉问答模型、方法和系统

一种基于注意力决策的图像视觉问答模型、方法和系统

引用

作者：陈进才张胜卢萍赵伟马亚雄王少兵黄佳宝 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

标准号: CN110134774B

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一种融合预置QA对和知识图谱推理的智能问答系统

一种融合预置QA对和知识图谱推理的智能问答系统

引用

作者：王梦环李梓华罗小龙 510000 广东省广州市越秀区广州大道中289号新闻中心3楼306房

本发明属于人工智能的问答系统技术领域，尤其涉及融合预置QA对和知识图谱推理的智能问答系统；具体包括：预置QA对相似度对比模块、用户问题的事件抽取模块、用户问题分类模块、知识图谱三元组答案推理模块。本发明通过融合预置QA对和... 详细信息

标准号: CN114238590A

本发明属于人工智能的问答系统技术领域，尤其涉及融合预置QA对和知识图谱推理的智能问答系统；具体包括：预置QA对相似度对比模块、用户问题的事件抽取模块、用户问题分类模块、知识图谱三元组答案推理模块。本发明通过融合预置QA对和知识图谱推理，解决了传统的智能问答系统预定义规则进行匹配而无法回答各类问句的问题，同时通过自定义三元组答案组装规则库，有效规避答案中所存在的未知风险问题。

关键词：问答系统预置图谱用户问题三元组推理答案推理模块相似度对比预定义规则人工智能答案抽取模块分类模块风险问题智能融合传统的规则库自定义匹配组装

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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

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

引用

作者：王宇杰梁吉业张虎范越张广军 030006 山西省太原市坞城路92号

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... 详细信息

标准号: CN116719923A

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。

关键词：知识表示知识图异构语言模型答案推理模块自然语言处理编码阶段构建模块剪枝策略文本编码学习模块预测模块知识源剪枝构建推理学习答案融合引入优化联合

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一种谈话式智能教学系统

一种谈话式智能教学系统

引用

作者：朱新华杨雪晨陈宏朝 541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号

本发明公开了一种谈话式智能教学系统，包括互相连接的知识库单元和功能单元，所述功能单元包括输入预处理模块、答案推理模块、评价模块和对话管理模块，所述输入预处理模块、答案推理模块、评价模块和对话管理模块之间彼此互相连接；... 详细信息

标准号: CN108021703A

本发明公开了一种谈话式智能教学系统，包括互相连接的知识库单元和功能单元，所述功能单元包括输入预处理模块、答案推理模块、评价模块和对话管理模块，所述输入预处理模块、答案推理模块、评价模块和对话管理模块之间彼此互相连接；其中，所述知识库单元包括有领域本体、交互模板、语义词典和学生模型。本发明的谈话式教学系统利用一个具有良好语义关系和层次结构的领域本体来模型化系统的领域知识，通过概念的层次结构与语义关系可以为系统提供基于推理的知识，同时提出了一种本体驱动的对话管理机制，可以快速形成对话内容和对话序列。

关键词：对话管理输入预处理模块答案推理模块知识库单元层次结构功能单元互相连接领域本体评价模块语义关系智能教学系统模型化系统对话内容教学系统领域知识系统提供学生模型语义词典推理驱动对话

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一种基于人工智能的知识问答快速处理系统

一种基于人工智能的知识问答快速处理系统

引用

作者：李得安 224000 江苏省盐城市城南新区新都街道智慧谷大数据产业园创新大厦A座13层

本发明涉及人工智能技术领域，尤其是一种基于人工智能的知识问答快速处理系统，包括问话处理模块、答案查询模块和应答处理模块，所述问话处理模块中包括词法分析模块、句型识别模块和实词提取模块，所述答案查询模块包括答案提取模块... 详细信息

标准号: CN111209379A

本发明涉及人工智能技术领域，尤其是一种基于人工智能的知识问答快速处理系统，包括问话处理模块、答案查询模块和应答处理模块，所述问话处理模块中包括词法分析模块、句型识别模块和实词提取模块，所述答案查询模块包括答案提取模块和答案推理模块，所述应答模块包括答案处输出模块和模板匹配模块，所述答案提取模块包括主题实词提取模块和相似计算模块，该基于人工智能的知识问答快速处理系统可以将用户针对该对象经常提出的问题的类型作为对象的属性名，能够回答该问题的文本内容作为属性的的值，同时属性名标注在对应值的文字前，使得答案的获取高效而准确，使得整个系统显示出较高的智能水平，对问题的回答也显得相当的人性化。

关键词：处理模块快速处理系统人工智能答案查询答案提取实词提取知识问答词法分析模块答案推理模块模板匹配模块人工智能技术答案计算模块输出模块文本内容系统显示应答模块智能水平句型人性化应答标注

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一种谈话式智能教学系统

一种谈话式智能教学系统

引用

作者：朱新华杨雪晨陈宏朝 541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号

标准号: CN108021703B

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