一种基于随机扰动网络的开放性答案生成方法

摘要

本方面公开一种基于随机扰动网络的开放性答案生成方法，本方法在训练答案生成网络时，同时训练一个产生随机扰动、多模态扰动层集成的扰动网络，所述扰动网络在前向传播过程中对输入信息进行修正，使得任意两次输入的语义编码都不是完全相同的，并且答案生成网络与扰动网络协同训练，扰动网络不会使答案生成模型生成不合理的文本；基于此，对于任意两次输入，本方法给出不完全相同但都正确的答案。本方法在不同的时间、地点、情境下可以生成多样化的答案，这样的能力与人类的表现更为相近，也使得模型具有更好的环境适应性和更高的智能化程度。