[发明专利]智能问答方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 202010545399.7 | 申请日: | 2020-06-15 |
公开(公告)号: | CN111708873A | 公开(公告)日: | 2020-09-25 |
发明(设计)人: | 陈曦;文瑞;管冲;刘博;向玥佳;高文龙;孙继超;张子恒 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/35;G06F40/30;G16H40/20 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 陈小娜 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 智能 问答 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
本申请涉及一种智能问答方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括获取待回答的目标问题;获取与所述目标问题的语义相关的目标语义意图;获取与所述目标问题对应的目标语句向量匹配的子意图代表向量,作为目标子意图代表向量,所述子意图代表向量是对所述目标语义意图对应的问题向量集合进行聚类,得到的各个子意图类别对应的代表向量;将所述目标子意图代表向量所对应的子意图作为目标子意图,获取与所述目标子意图匹配的问题,作为参考问题;根据所述参考问题对应的参考答案得到所述目标问题的目标答案。其中,可以基于人工智能模型对目标问题进行语义意图识别,采用本方法能够提高得到的问题的答案的准确度。
技术领域
本申请涉及问答技术领域,特别是涉及一种智能问答方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着信息技术的飞速发展,在很多场景下都需要对用户的问题进行智能答复。例如在医疗领域中,智能问答机器人可以基于人工智能模型对用户提出的与医疗领域相关的问题进行智能回复。
当接收到用户的问题时,智能问答系统可以基于该问题进行答案搜索,得到问题的答案,然而经常存在答案与问题不匹配的情况,即得到的答案准确度低。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种智能问答方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种智能问答方法,所述方法包括:获取待回答的目标问题;获取与所述目标问题的语义相关的目标语义意图;获取与所述目标问题对应的目标语句向量匹配的子意图代表向量,作为目标子意图代表向量,所述子意图代表向量是对所述目标语义意图对应的问题向量集合进行聚类,得到的各个子意图类别对应的代表向量;将所述目标子意图代表向量所对应的子意图作为目标子意图,获取与所述目标子意图匹配的问题,作为参考问题;根据所述参考问题对应的参考答案得到所述目标问题的目标答案。
一种智能问答装置,其特征在于,所述装置包括:目标问题获取模块,用于获取待回答的目标问题;目标语义意图获取模块,用于获取与所述目标问题的语义相关的目标语义意图;目标代表向量获取模块,用于获取与所述目标问题对应的目标语句向量匹配的子意图代表向量,作为目标子意图代表向量,所述子意图代表向量是对所述目标语义意图对应的问题向量集合进行聚类,得到的各个子意图类别对应的代表向量;参考问题获取模块,用于将所述目标子意图代表向量所对应的子意图作为目标子意图,获取与所述目标子意图匹配的问题,作为参考问题;目标答案获取模块,用于根据所述参考问题对应的参考答案得到所述目标问题的目标答案。
在一些实施例中,对所述目标语义意图对应的问题向量集合进行聚类,得到各个子意图类别对应的代表向量的模块包括:问题向量集合获取单元,用于获取所述目标语义意图对应的问题集合,获取所述问题集合中各个问题对应的语句向量,组成问题向量集合;聚类单元,用于对所述问题向量集合进行聚类,得到所述目标语义意图的各个子意图类别对应的聚类向量集合;子意图代表向量获取单元,用于获取所述子意图类别对应的聚类向量集合的代表向量,作为所述子意图类别对应的子意图代表向量。
在一些实施例中,所述子意图代表向量获取单元用于:获取所述子意图类别对应的聚类向量集合的中心点向量,作为所述子意图类别对应的子意图代表向量。
在一些实施例中,所述目标代表向量获取模块用于:计算所述目标语句向量与各个子意图代表向量的距离;获取与所述目标语句向量的距离最小的子意图代表向量,作为目标子意图代表向量。
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