中国科学院自动化研究所;昆明理工大学余笑岩获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;昆明理工大学申请的专利一种联合学习框架下基于多视角图编码的选择式阅读理解方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115906862B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211298060.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种联合学习框架下基于多视角图编码的选择式阅读理解方法是由余笑岩;宋燃;何世柱;刘康;赵军设计研发完成，并于2022-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种联合学习框架下基于多视角图编码的选择式阅读理解方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种联合学习框架下基于多视角图编码的选择式阅读理解方法。本发明首先通过多视角图编码网络从多个不同视角对文档、问题和候选答案联合编码，从统计特性、相对距离和深度语义三个视角捕捉文档中句子之间以及文档句子和问句之间的关联关系，充分挖掘潜在证据信息，获得问答对感知的文档编码；然后，通过一个二分类器来判断文档中每一个句子是否为证据句以实现证据抽取模块的功能；最后构建答案预测模块，使用证据抽取模块得到的文档句子作为证据的概率对多视角图编码网络得到的文档编码进行加权以及选择性融合，在联合学习的框架下同时训练两个模块，从而实现答案预测的目标。本发明在选择式阅读理解任务上取得了较好的效果。
本发明授权一种联合学习框架下基于多视角图编码的选择式阅读理解方法在权利要求书中公布了：1.一种联合学习框架下基于多视角图编码的选择式阅读理解方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下： Step1、使用预训练语言模型对文档和问答对进行编码，问答对包括问题与每个候选答案； Step2、构建多视角图编码模块，从三个不同的角度对文档中句子、问题和候选答案进行构图； Step3、使用图卷积神经网络对Step2中构建的三个图分别进行卷积，并进行信息融合； Step4、构建证据抽取模块，根据文档和问题所提供的信息，利用一个二分类器判断文档中每一个句子作为证据的可能性； Step5、构建答案预测模块，根据候选答案信息以及证据抽取模块所得到的每个句子作为证据信息的概率作为权重辅助答案预测； 所述步骤Step2中，从三个不同角度对文档和问答对进行构图，三个角度为统计特性、相对距离和深度语义，构建得到的三个图为统计词共现图、句间距离关系图和语义相似关系图。
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