[发明专利]基于联邦学习的智能问答方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于联邦学习的智能问答方法，其特征在于，应用于终端设备，所述基于联邦学习的智能问答方法包括以下步骤：

当接收到待咨询问题时，调用本地内基于联邦学习的分类模型确定所述待咨询问题的问题类型；

调用本地内基于联邦学习的语义理解模型对与所述问题类型对应的各相似问题进行检索，得到与所述待咨询问题对应的匹配问题；

获取与所述匹配问题对应的参考答案，并将所述参考答案作为与所述待咨询问题对应的回复输出；

其中，所述分类模型和所述语义理解模型分别基于多方终端设备的分类样本和语义理解样本执行联邦学习算法训练生成。

2.如权利要求1所述的基于联邦学习的智能问答方法，其特征在于，所述调用本地内基于联邦学习的分类模型确定所述待咨询问题的问题类型的步骤包括：

调用所述分类模型对所述待咨询问题进行参数化处理，得到待咨询问题参数；

根据所述待咨询问题参数与所述分类模型中各分类样本参数之间的相似度大小，确定所述待咨询问题的问题类型。

3.如权利要求1所述的基于联邦学习的智能问答方法，其特征在于，所述调用本地内基于联邦学习的语义理解模型对与所述问题类型对应的各相似问题进行检索，得到与所述待咨询问题对应的匹配问题的步骤包括：

调用所述语义理解模型对所述待咨询问题和所述问题类型中各相似问题进行匹配，生成所述待咨询问题与各所述相似问题之间的匹配度；

确定各所述匹配度中匹配程度最高的目标匹配度，并将所述问题类型中与所述目标匹配度对应的相似问题确定为所述匹配问题。

4.如权利要求3所述的基于联邦学习的智能问答方法，其特征在于，所述将所述问题类型中与所述目标匹配度对应的相似问题确定为所述匹配问题的步骤包括：

将所述目标匹配度与预设匹配度对比，判断所述目标匹配度是否大于所述预设匹配度；

若大于所述预设匹配度，则查找所述问题类型中与所述目标匹配度对应的相似问题，并将查找到的相似问题确定为所述匹配问题；

若所述目标匹配度不大于所述预设匹配度，则调用预设知识图谱来确定与所述待咨询问题对应的待匹配问题；

获取所述待咨询问题与所述待匹配问题之间的问题匹配度，并判断所述问题匹配度是否大于预设匹配度；

若大于预设匹配度，则将所述待匹配问题确定为所述匹配问题；

所述获取与所述匹配问题对应的参考答案，并将所述参考答案作为与所述待咨询问题对应的回复输出的步骤包括：

从本地的知识库中查找与所述匹配问题对应的参考答案，并获取与所述匹配问题对应的推荐问题；

将所述推荐问题和参考答案作为与所述待咨询问题对应的回复输出。

5.如权利要求4所述的基于联邦学习的智能问答方法，其特征在于，所述判断所述问题匹配度是否大于预设匹配度的步骤之后，所述方法还包括：

若所述问题匹配度不大于预设匹配度，则根据所述问题匹配度与所述目标匹配度之间的大小关系，确定待回复问题作为所述匹配问题；

所述获取与所述匹配问题对应的参考答案，并将所述参考答案作为与所述待咨询问题对应的回复输出的步骤包括：

判断本地的闲聊库中是否存在与所述匹配问题对应的闲聊答案，若存在所述闲聊答案，则选取所述闲聊答案作为与所述待咨询问题对应的回复输出；

若不存在所述闲聊答案，则选取本地的默认答案作为与所述待咨询问题对应的回复输出。