[发明专利]一种智能的问答系统

权利要求书

1.一种智能的问答系统，其特征在于：该系统包括内容获取模块、问题分析模块、假设生成模块、软过滤模块、证据打分模块、答案合并和排名模块；

步骤一、内容获取模块，用于确认和汇集与答案相关的内容，对问题空间的问题进行分析并且分类，自动拓展资料库；

步骤二、问题分析模块，用于分析输入的问题信息，确定问题类型、发觉问题间的关系和分解问题；

步骤三、假设生成模块，用于从数据源中尽可能多的搜索与答案相关的内容作为参考答案；

步骤四、软过滤模块，对大量的参考答案进行筛选，分出很可能是正确答案的一类和有可能是正确答案的一类；

步骤五、证据打分模块，根据打分对象对参考答案进行详细的打分，确定其接近参考答案的程度；

步骤六、答案合并和排名模块，将分拆的答案合并，计算可信度，并且排名，排名最靠前的即为系统认为的最佳答案。

2.根据权利要求1所述的一种智能的问答系统，其特征在于：对于输入到系统的问题，具体如下：

S301、本系统有一个图形界面，设计用户输入框来接收用户输入的问题；

S302、对问题进行分析，判断问题的类型，后期会根据问题的类型采取不同的检索和打分方案，并且将问题自动添加到对应的数据库中，自动拓展数据库；

S303、对于一些可分的长问题可以分成若干个小问题，根据语法和分词结果提取出多个问题；

S304、对于分出的每一个小问题都从数据库中搜索相关答案，作为参考答案；

S305、对参考答案进行打分，越是相关性高的打分越高；

S306、对分数进行判断，如果大于阈值，就直接跳转到排位阶段，如果小于阈值，还需要进行S307步骤；原因是S305的打分方法与上下文的关系不大，所以可能对答案的可靠性不高；

S306、根据参考答案所在的数据源的位置进行上下文检测，匹配比较，综合其它的因素，如数据的流行度、可靠性度；再一次打分；

S306、对各个分数按照一定的权值计算赋予权值，求和，得出参考答案的总分；

S307、到这里所有的参考答案都会有一个对应的分数，根据分数的高低排名

S308、根据算法计算出可信度，结合S307，会用到机器学习的方法训练出模型，自动进行可信度计算。

3.根据权利要求2所述的一种智能的问答系统，其特征在于：内容获取模块具体包括：针对面向的领域对问题的类型进行归类分类，总结出面向的领域的特色，从各种文本中搜索与答案相关的内容；将问题分词，记为t_i，分词t_i在一处数据源的分数记为p_i，当文本中包含分词t_i，w_ij＝idf(t_j)；否则w_ij＝0；

其中，

c(t)表示包含分词t的文件数目，N表示在数据源中所有文件的数目。

4.根据权利要求2所述的一种智能的问答系统，其特征在于：所述问题分析模块具体包括：确认问题类型，对问题进行分类，针对不同类型的问题有不同的处理方法，并且发觉问题间的关系，然后分解问题。

5.根据权利要求2所述的一种智能的问答系统，其特征在于：所述发觉问题间的关系模块具体包括：将输入的问题与数据库中的问题进行比较，挖掘问题间语法上的主谓宾关系以及语义上联系，有的问题答案从这一步直接产生。

6.根据权利要求2所述的一种智能的问答系统，其特征在于：所述分解问题模块具体包括：通过分解问题更快更准确的找到答案，将一个复杂句式的问题分成多个简单的问题，并行处理每一个问题，并分别为答案的可行度打分。

7.根据权利要求2所述的一种智能的问答系统，其特征在于：所述假设生成模块具体包括：从数据源中尽可能多的搜索与答案相关的内容，针对不同类型的问题使用不同的搜索算法，所有相关的内容都做为参考答案。

8.根据权利要求2所述的一种智能的问答系统，其特征在于：所述软过滤模块具体包括：运用轻量级的打分算法对参考答案进行筛选，通过过滤器的参考答案需要进入打分模块，未通过过滤器的参考答案进入合并排名模块。