[发明专利]一种智能问答方法及装置

权利要求书

1.一种智能问答方法，其特征在于，包括：

获取待构建知识图谱的实体范围信息，所述实体范围信息包括实体类型信息；

基于所述实体类型信息，对文本资料进行信息提取，得到初始关键信息，所述初始关键信息包括若干初始实体；

对每一初始实体进行同义扩展，得到每一初始实体的若干同义项，以及获取每一实体类型信息对应的若干参考实体，其中，初始实体与其同义项具有相同的含义；

当存在与同义项相匹配的目标参考实体时，计算所述同义项对应的目标初始实体与所述目标参考实体的相似度；

当所述相似度满足预设条件时，基于所述目标初始实体与所述目标参考实体进行知识融合，以构建目标知识图谱；

基于所述目标知识图谱输出问询信息的答案信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每一实体类型信息对应的若干参考实体，包括：

从已有知识图谱中，获取所述实体类型信息对应的若干参考实体；

所述基于所述目标初始实体与所述目标参考实体进行知识融合，以构建目标知识图谱，包括：

基于所述目标初始实体与所述目标参考实体进行实体链接，以构建初始知识图谱；

将所述初始知识图谱与所述已有知识图谱进行合并，得到目标知识图谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实体类型信息，对文本资料进行信息提取，得到初始关键信息，包括：

对文本资料进行分词处理，得到若干词数据；

基于所述实体类型信息对应的提取模式，对所述文本资料的若干词数据进行信息提取，得到初始关键信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标知识图谱输出问询信息的答案信息，包括：

对提问对象输入的问询信息进行解析，得到问询关键字；

基于所述目标知识图谱和所述问询关键字，确定所述问询信息的答案信息；

向所述提问对象输出所述问询信息的答案信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标知识图谱包括若干实体以及实体之间的相互关系，每一实体对应若干属性，

所述基于所述目标知识图谱和所述问询关键字，确定所述问询信息的答案信息，包括：

从所述目标知识图谱中，获取与所述问询关键字相匹配的目标实体；

基于包含所述目标实体的相互关系，以及所述目标实体对应的若干属性，确定所述问询信息的答案信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标知识图谱中实体之间的相互关系，确定与所述目标实体存在相互关系的关系实体；

基于所述关系实体和所述目标实体的若干属性，向所述提问对象显示所述问询信息的相关问询信息。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标知识图谱输出问询信息的答案信息之后，还包括：

当接收到所述提问对象针对所述答案信息的负向反馈时，基于所述负向反馈计算所述提问对象的当前情绪值；

当所述当前情绪值低于预设阈值时，为所述提问对象转接人工问询通道。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述负向反馈计算所述提问对象的当前情绪值，包括：

获取所述提问对象的历史问询记录；

对所述历史问询记录进行情绪分析，得到所述提问对象的历史情绪值；

基于所述负向反馈对应的情绪值和所述历史情绪值，计算所述提问对象的当前情绪值。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当接收到所述提问对象针对所述答案信息的负向反馈时，基于所述负向反馈对所述目标知识图谱进行修正。

10.一种智能问答装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待构建知识图谱的实体范围信息，所述实体范围信息包括实体类型信息；

提取模块，用于基于所述实体类型信息，对文本资料进行信息提取，得到初始关键信息，所述初始关键信息包括若干初始实体；

拓展模块，用于对每一初始实体进行同义扩展，得到每一初始实体的若干同义项，以及获取每一实体类型信息对应的若干参考实体，其中，初始实体与其同义项具有相同的含义；

计算模块，用于当存在与同义项相匹配的目标参考实体时，计算所述同义项对应的目标初始实体与所述目标参考实体的相似度；

融合模块，用于当所述相似度满足预设条件时，基于所述目标初始实体与所述目标参考实体进行知识融合，以构建目标知识图谱；

输出模块，用于基于所述目标知识图谱输出问询信息的答案信息。