【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自然语言处理，具体涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在自然语言处理领域，事实验证(fact verification)是问答领域的一个关键技术环节。事实验证是指：当用户说出一句话或给出一个声称(claim)，验证系统需要判定用户说的这句话是正确的(supported-支持)、错误的(refuted-拒绝)或是无法判断的(notenough info-信息不足)，然后给用户正确的答复反馈。例如：用户说：“al jardine是美国节奏吉他手吗？”，验证系统要查询知识图谱或从外部知识库抽取到与al jardine相关的信息：“al jardine生于美国，是吉他手兼歌手、词人，与人共同组建了beach boy乐队。”、“aljardine是beach boy乐队的节奏吉他手。”，结合这两个证据信息(evidence)综合判断，最终给出“是的”的正确答复。
2、事实验证的难点在于，事实经常分布在多个evidence中，需要跨语句分析才能得到正确结果，常规的事实验证方案多是通过传统深度学习网络模型：即使用cnn(convolutional neural network，卷积神经网络)或rnn(recurrent neural network，循环神经网络)等模型对“claim-evidence”语料对进行训练，再将训练得到的模型用于事实验证，但是这种方案没有克服上述难点，仍然存在事实验证准确度低的情况。
技术实现思路
1、本申请
2、第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：
3、获取待验证语句对应的证据文本；
4、根据词向量提取模型分别生成待验证语句对应的第一词向量以及证据文本对应的第二词向量；
5、根据第一词向量和第二词向量生成待验证语句和证据文本对应的事实图谱；
6、根据图卷积模型和事实图谱对待验证语句进行验证，得到验证结果。
7、第二方面，本申请实施例还提供一种数据处理装置，包括：
8、获取模块，用于获取待验证语句对应的证据文本；
9、提取模块，用于根据词向量提取模型分别生成待验证语句对应的第一词向量以及证据文本对应的第二词向量；
10、构建模块，用于根据第一词向量和第二词向量生成待验证语句和证据文本对应的事实图谱；
11、验证模块，用于根据图卷积模型和事实图谱对待验证语句进行验证，得到验证结果。
12、第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的数据处理方法中的步骤。
13、第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，电子设备包括处理器、存储器以及存储于存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的数据处理方法中的步骤。
14、本申请实施例提供的技术方案，分别获取待验证语句对应的第一词向量和证据文本对应的第二词向量，再基于第一词向量和第二词向量生成事实图谱，增强了事实图谱对于该待验证语句的相关事实的表达能力，进而提高了基于该事实图谱进行事实验证的准确度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据词向量提取模型分别生成所述待验证语句对应的第一词向量以及所述证据文本对应的第二词向量，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一词向量和所述第二词向量生成所述待验证语句和所述证据文本对应的事实图谱，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述第一真实节点、所述第二真实节点和所述抽象节点之间建立连接关系，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一词词向量的数量为M，所述第二词向量的数量为N；
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据图卷积模型和所述事实图谱对所述待验证语句进行验证，得到验证结果，包括：
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据图卷积模型和所述事实图谱对所述待验证语句进行验证，得到验证结果，包括：
8.如权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待验证语句对应的证据文本之前，所述方法还包括：
9.一种数据处理装
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8任一项所述的数据处理方法中的步骤。
11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的数据处理方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据词向量提取模型分别生成所述待验证语句对应的第一词向量以及所述证据文本对应的第二词向量，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一词向量和所述第二词向量生成所述待验证语句和所述证据文本对应的事实图谱，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述第一真实节点、所述第二真实节点和所述抽象节点之间建立连接关系，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一词词向量的数量为m，所述第二词向量的数量为n；
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据图卷积模型和所述事实图谱对所述待验证语句进行验证，得到验证结果，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹源，
申请(专利权)人：TCL科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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