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文档简介

进行语序评分，得到所述样本问答对的第二分2计算所述问题与所述正确答案的第一相似度以及所述问题和所述错误答案的第二相似度，对中的问题将样本问答对和错误答案均分为多个样本组，使用其中一个样本组作为测试根据所述第一分数和所述第二分数对分类模型进行迭代训练，并将训按照预设公式，根据所述第一相似度和所述第二相似度确定所述样本问答对;根据多个所述样本组对第二神经网络进行多次训练，以得到所样本获取模块，用于获取样本问答对，所述样本问答对包括问题和所述3第一分数模块，用于根据所述问题、所述错误答案和第二分数模块，用于对所述样本问答对进行语序评分，得到所模型训练模块，用于根据所述第一分数和所述第二所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，4[0015]模型训练模块，用于根据所述第一分数和所述第二分数对分类模型进行迭代训5型时结合样本问答对中正确答案在该问题的所有答案中的顺序和样本问答对的语序合理6错误答案对应的第三句向量；计算所述第一句向量和所述第二句向量之间的余弦相似度，7次训练得到的第一神经网络对D样本组进行预测，得到D样本组中问题所对应的第一句向次训练得到的第一神经网络对C样本组进行预测，得到C样本组中问题所对应的第一句向次训练得到的第一神经网络对B样本组进行预测，得到B样本组中问题所对应的第一句向次训练得到的第一神经网络对A样本组进行预测，得到A样本组中问题所对应的第一句向[0056]然后基于第一句向量、第二句向量和第三句向量来计算第一相似度和第二相似8问答对进行语序评分时，可以根据神经网络对样本问答对中问题和/或正确答案分别进行以得到所述第一神经网络预测的所述样本问答的语序一次训练得到的第二神经网络对E样本组进行预测，得到E样本组中问题所对应的语序评9[0081]然后将样本问答对的第一分数和第二分数共同作为训练集再输入至分类模型中[0084]然后再将得到的第一分数和第二分数共同作为最后一个分类模型的输入来对该[0085]这种训练方式使得问答对评分模型在训练时是结合了第一分数和第二分数进行该问答对评分模型的训练装置可以配置于服务器[0093]在一实施例中，第一分数模块203包括相似计算子模块2031和分数计算子模块[0096]模型训练模块205，用于根据所述第一分数和所述第二分数对分类模型进行迭代得到多个样本组；向量预测子模块用于根据多个所述样本组对第一神经网络进行多次训模块用于对所述样本问答对的正确答案进行语序[0112]非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列[0124]计算所述问题与所述正确答案的第一相似度以及所述问题和所述错误答案的第设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart

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