公开(公告)号：CN108804654A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810581196.6

申请日：2018-06-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蔡林沁 ,  颜勋 ,  陈富丽 ,  虞继敏

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种基于智能问答的虚拟学习环境构建方法，属于人机交互技术领域，包括1.采集并构建特定领域教学问答数据集，对采集的问答对进行预处理；2.构建BI‑LSTM‑CRF模型对问答对进行语义分析和特征提取，实现语句的分词与序列标注；3.构建基于LSTM网络的答案置信度计算模型，输入问答对特征向量，通过模型衡量问答对的匹配程度，将得分最高的答案特征向量转换输出；4.利用基于Unity3D的虚拟现实技术搭建虚拟学习环境，构建智能问答引擎，引入训练好的深度学习问答模型，实现基于智能问答的虚拟学习环境构建。本发明利用深度学习实现了特定领域语义理解层面的智能问答，并将其应用于面向教学的虚拟学习环境之中，为虚拟课堂与人机交互研究拓展了思路和方法。

公开(公告)号：CN109766427A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201910036927.3

申请日：2019-01-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蔡林沁 ,  周思桐 ,  颜勋 ,  廖忠溆

IPC: G06F16/332 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于堆叠Bi-LSTM网络和协同注意力的虚拟学习环境智能问答方法，属于自然语言处理和虚拟现实技术领域。该方法包括：S1：构建知识库及数据预处理；S2：特征提取及向量表示：在构建堆叠Bi-LSTM网络的模型中配置co-attention机制与attention机制；S3：同时考虑问答对空间向量的位置与方向，调和余弦相似度与欧几里德距离来计算问答对向量间的匹配度；S4：基于Unity3D平台搭建虚拟学习环境并引入网络模型，实现特定域虚拟课堂的智能问答。本发明将深度网络模型与多类注意力机制结合，实现了问答对更深层次的交互理解与表示，同时特定域虚拟课堂的引入拓宽了智能问答的应用范围。

公开(公告)号：CN109766427B

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN201910036927.3

申请日：2019-01-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蔡林沁 ,  周思桐 ,  颜勋 ,  廖忠溆

IPC: G06F16/332 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于堆叠Bi‑LSTM网络和协同注意力的虚拟学习环境智能问答方法，属于自然语言处理和虚拟现实技术领域。该方法包括：S1：构建知识库及数据预处理；S2：特征提取及向量表示：在构建堆叠Bi‑LSTM网络的模型中配置co‑attention机制与attention机制；S3：同时考虑问答对空间向量的位置与方向，调和余弦相似度与欧几里德距离来计算问答对向量间的匹配度；S4：基于Unity3D平台搭建虚拟学习环境并引入网络模型，实现特定域虚拟课堂的智能问答。本发明将深度网络模型与多类注意力机制结合，实现了问答对更深层次的交互理解与表示，同时特定域虚拟课堂的引入拓宽了智能问答的应用范围。