[发明专利]用于用户问题语句处理的方法及装置

权利要求书

1.一种用于用户问题语句处理的方法，包括：

基于经过分词处理后的用户问题语句和经过分词处理后的至少一个标准问题语句，确定所述用户问题语句与所述至少一个标准问题语句中的各个标准问题语句之间的相似度；以及

基于所确定出的相似度，从所述至少一个标准问题语句中确定出与所述用户问题语句匹配的标准问题语句；

其中，所述基于经过分词处理后的用户问题语句和经过分词处理后的至少一个标准问题语句，确定所述用户问题语句与所述至少一个标准问题语句中的各个标准问题语句之间的相似度包括：

针对每个标准问题语句，确定该标准问题语句中的各个词语和所述用户问题语句中的各个词语的两两相似度；

根据所确定的每对词语的相似度的大小，确定所述用户问题语句中的各个词语与该标准问题语句中的相匹配的各个词语的相似度；

基于所确定出的所述用户问题语句中的各个词语对应的相似度，确定所述用户问题语句与该标准问题语句之间的相似度。

2.如权利要求1所述的方法，其中，基于经过分词处理后的用户问题语句和经过分词处理后的至少一个标准问题语句，确定所述用户问题语句与所述至少一个标准问题语句中的各个标准问题语句之间的相似度包括：

针对每个经过分词处理后的标准问题语句，

基于该标准问题语句的各个词语的词向量和所述用户问题语句中的各个词语的词向量，确定所述用户问题语句中的各个词语与该标准问题语句中的各个词语之间的两两相似度；

对于所述用户问题语句中的各个词语，将所确定出的该标准问题语句中的各个词语与该词语之间的相似度中的最大相似度值确定为该词语的相似度值；以及

基于所确定出的所述用户问题语句中的各个词语的相似度值，确定所述用户问题语句与该标准问题语句之间的相似度。

3.如权利要求2所述的方法，其中，经过分词处理后的所述各个标准问题语句中的各个词语的词向量和经过分词处理后的所述用户问题语句中的各个词语的词向量是通过基于词向量集来对经过分词处理后的所述各个标准问题语句和经过分词处理后的所述用户问题语句进行词向量化后获得的。

4.如权利要求2所述的方法，其中，经过分词处理后的所述各个标准问题语句中的各个词语的词向量和经过分词处理后的所述用户问题语句中的各个词语的词向量是通过查询词向量集而获得的。

5.如权利要求3或4所述的方法，其中，所述词向量集是使用词向量训练模型来基于给定语料库训练出的。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述给定语料库包括至少一个历史用户问题语句和所述至少一个标准问题语句。

7.如权利要求1所述的方法，还包括：

对所述用户问题语句和所述至少一个标准问题语句进行分词处理。

8.如权利要求6所述的方法，其中，所述给定语料库包括经过分词处理和词语过滤处理后的至少一个历史用户问题语句以及所述经过分词处理和词语过滤处理后的至少一个标准问题语句。

9.如权利要求1所述的方法，还包括：

对经过分词处理后的所述用户问题语句和/或经过分词处理后的所述至少一个标准问题语句进行词语过滤处理。

10.如权利要求8或9所述的方法，其中，所述词语过滤处理包括：

基于过滤词数据库来进行词语过滤处理。

11.如权利要求8或9所述的方法，其中，所述词语过滤处理包括：

基于词语的词频来进行词语过滤处理，

其中，所述词语的词频是基于给定语料库统计出的。

12.如权利要求11所述的方法，其中，所述词频是基于所述至少一个历史用户语句和所述至少一个标准语句统计出的。