[发明专利]一种基于问题分类确定问题答案方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种基于问题分类确定问题答案的方法、装置及电子设备，用于解决现有技术中识别亲属称谓计算问题的准确性较低，获取答案时间较长的问题。包括：获取问题的文本信息；通过预先训练的问题分类模型对所述文本信息进行分类；响应于所述文本信息被分类为预定类别且所述文本信息满足预定的规则，调用对应的计算函数来获取问题对应的答案。

技术领域

本发明涉及问答系统领域，尤其涉及一种基于问题分类确定问题答案的方法、装置及电子设备。

背景技术

在问答系统(Question Answer，QA)中，用户经常会提问的一类问题为亲属称谓计算问题，例如：“妈妈的舅舅叫什么”、“姨家的弟弟该叫我什么”等。在现有技术中，通常采用设定规则判断用户提出的问题是否为亲属称谓计算问题，上述设定规则为提出的问题中不包含实体人名，且问题的长度小于设定阈值，则判定用户提出的问题为亲属称谓计算问题，然后根据亲属称谓计算器函数计算上述亲属称谓计算问题的答案。

采用现有技术判定提出的问题是否为亲属称谓计算问题时，因为设定的规则比较简单，会将很多与亲属称谓计算问题无关的问题判定为亲属称谓计算问题，由于与亲属称谓计算问题无关的问题判定为了亲属关系问题，因此也会调用亲属称谓计算器函数来计算回答，会浪费资源，给出错误答案并且与亲属称谓计算问题无关的问题判定为亲属称谓计算问题会导致问题系统处理的问题很多，给出答案的时间较长。

综上所述，如何准确的识别出亲属称谓计算问题，减少答案获取时间，是目前需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于问题分类确定问题答案的方法、装置及电子设备，用于解决现有技术中识别亲属称谓计算问题的准确性较低，获取答案时间较长的问题。

根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种基于问题分类确定问题答案的方法，包括：获取问题的文本信息；通过预先训练的问题分类模型对所述文本信息进行分类；响应于所述文本信息被分类为预定类别且所述文本信息满足预定的规则，调用对应的计算函数来获取问题对应的答案。

在一个实施例中，所述问题分类模型为二分类模型。

在一个实施例中，所述问题分类模型的训练过程为：在日志记录中获取所述预定类别的历史文本信息，确定为正例；在日志记录中获取与所述预定类别无关的历史文本信息，确定为负例；根据所述正例和负例，按照设定算法，确定所述问题分类模型。

在一个实施例中，所述在日志记录中获取所述预定类别的历史文本信息，确定为正例之后，该方法还包括：根据所述预定类别的历史文本信息构造所述预定类别的问题模板，将所述预定类别的问题模板确定为正例。

在一个实施例中，所述设定算法为最大熵算法、支持向量机算法或者神经网络分类算法。

在一个实施例中，若所述问题为亲属称谓计算问题，所述设定条件为所述预选亲属称谓计算问题的文本信息中不包含实体人名，且所述预选亲属称谓计算问题的文本信息的长度小于设定的阈值。

根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种识基于问题分类确定问题答案的装置，包括：接收单元，用于获取问题的文本信息；分类单元，用于通过预先训练的问题分类模型对所述文本信息进行分类；确定单元，用于响应于所述文本信息被分类为预定类别且所述文本信息满足预定的规则，调用对应的计算函数来获取问题对应的答案。

在一个实施例中，所述问题分类模型为二分类模型。

在一个实施例中，该装置还包括训练单元，用于训练所述问题分类模型，执行所述问题分类模型的训练过程，具体为：在日志记录中获取所述预定类别的历史文本信息，确定为正例；在日志记录中获取与所述预定类别无关的历史文本信息，确定为负例；根据所述正例和负例，按照设定算法，确定所述问题分类模型。