[发明专利]问题匹配方法、终端和计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种问题匹配方法、终端和计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：接收用户问题，并将接收的所述用户问题输入到知识库中；在所述知识库中采用检索算法对各个预存问题进行检索，以检索出与所述用户问题匹配的多个问题；采用分类算法在匹配的多个问题中确定与所述用户问题匹配度最高的问题；在所述知识库中查找所述匹配度最高的问题关联的答案，并将查找的答案反馈至显示界面。本发明提高了问题匹配的准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种问题匹配方法、终端和计算机可读存储介质。

背景技术

目前很多客服机器人系统都是基于知识库的问答系统进行问题和答案的匹配，而知识库中的问题和答案需要提前准备好，当用户与机器人之间进行交互时，提问的问题和知识库中的问题进行匹配，需要涉及到如何度量两个文本之间的相似性。

传统的问题匹配方法是通过短文本相似度的算法进行识别，由于短文本相似性算法有一定的局限性，存在一定的误差，导致无法准确的度量两个文本之间的相似性，相应的，导致问题匹配的准确性也有所降低。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种问题匹配方法、终端和计算机可读存储介质，旨在解决现有的问题匹配方式，准确性较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种问题匹配方法，所述问题匹配方法包括：

接收用户问题，并将接收的所述用户问题输入到知识库中；

在所述知识库中采用检索算法对各个预存问题进行检索，以检索出与所述用户问题匹配的多个问题；

采用分类算法在匹配的多个问题中确定与所述用户问题匹配度最高的问题；

在所述知识库中查找所述匹配度最高的问题关联的答案，并将查找的答案反馈至显示界面。

可选地，所述在所述知识库中采用检索算法对各个预存问题进行检索，以检索出与所述用户问题匹配的多个问题的步骤包括：

在所述知识库中，采用第一预设个数检索算法分别计算所述用户问题与各个预存问题的相似度；

在各个检索算法计算出的相似度中，确定与所述用户问题的相似度达到预设阈值的相似度；

将与所述用户问题的相似度达到预设阈值对应的多个问题作为与所述用户问题匹配的多个问题。

可选地，所述在所述知识库中，采用第一预设个数检索算法分别计算所述用户问题与各个预存问题的相似度的步骤包括：

在检索算法为卷积神经网络算法时，获取卷积神经网络算法关联的训练模型；

将用户问题以及各个预存问题输入到所述训练模型，以通过所述训练模型计算所述用户问题与各个预存问题的相似度，并输出相似度达到所述预设阈值的多个预存问题和对应的相似度。

可选地，所述在所述知识库中，采用第一预设个数检索算法分别计算所述用户问题与各个预存问题的相似度的步骤包括：

在检索算法为编辑距离短文本相似算法时，对所述用户问题与各个预存问题的字符进行划分；

计算各个预存问题转换为用户问题时，需要执行的编辑操作的次数；

根据各个预存问题转换为用户问题时需要执行的次数，确定所述用户问题与各个预存问题的相似度。

可选地，所述在所述知识库中，采用第一预设个数检索算法分别计算所述用户问题与各个预存问题的相似度的步骤包括：

在检索算法为词频逆向文件频率算法时，对所述用户问题和各个预存问题进行词语拆分，以将所述用户问题和各个预存问题拆成多个词语；