[发明专利]自动问答方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202011005255.9 申请日: 2020-09-23
公开(公告)号: CN112131363B 公开(公告)日: 2023-05-05
发明(设计)人: 傅向华;杨静莹 申请(专利权)人: 深圳技术大学
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F40/126;G06F40/216;G06F40/242;G06F40/289;G06N3/0455
代理公司: 深圳青年人专利商标代理有限公司 44350 代理人: 吴桂华
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 自动 问答 方法 装置 设备 存储 介质
【说明书】:

发明适用计算机技术领域,提供了一种自动问答方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取自然语言问句;根据预先构建的领域词典,获得与自然语言问句相关的多个关键词;根据自然语言问句和多个关键词,通过预先训练好的自动问答模型,生成自然语言问句的答案,从而有效地提高了关键词的提取效果,解决了自动问答模型知识匮乏的问题,进而有效地提高了自动问答中答案的准确性。

技术领域

本发明属于计算机技术领域,尤其是自然语言处理技术领域、机器学习领域、人工智能领域,尤其涉及一种自动问答方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

自然语言问答技术涉及自然语言处理、机器学习、人工智能等领域,能够自动分析自然语言问句,并返回自然语言问句的答案。

基于生成式的自动问答模型,例如,基于序列到序列(Sequence to Sequencenetwork,简称seq2seq)的自动问答模型,通常通过使用由自然语言问句和自然语言问句对应的答案构成的问答对,来训练构建的自动问答模型,无论是在自动问答模型的训练过程还是测试过程中,都是通过对自然语音问句进行编码,再对编码后的自然语言问句进行解码,得到自然语言问句的答案。

然而,单单依靠一个问句,自动问答模型很难获得足够的信息,无法很好地理解问句,因此,基于生成式的自动问答模型仍存在着知识匮乏的问题,生成的答案准确性不高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动问答方法、装置、设备及存储介质,旨在解决由于现有技术无法提供一种有效的自动问答方法,导致自动问答生成的答案的准确性不高的问题。

一方面,本发明提供了一种自动问答方法,所述方法包括下述步骤:

获取自然语言问句;

根据预先构建的领域词典,获得与所述自然语言问句相关的多个关键词;

根据所述自然语言问句和所述多个关键词,通过预先训练好的自动问答模型,生成所述自然语言问句的答案。

另一方面,本发明提供了一种自动问答装置,所述装置包括:

问句获取单元,用于获取自然语言问句;

关键词获取单元,用于根据预先构建的领域词典,获得与所述自然语言问句相关的多个关键词;

答案生成单元,用于根据所述自然语言问句和所述多个关键词,通过预先训练好的自动问答模型,生成所述自然语言问句的答案。

另一方面,本发明还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述自动问答方法所述的步骤。

另一方面,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述自动问答方法所述的步骤。

本发明获取自然语言问句,根据预先构建的领域词典,获得与自然语言问句相关的多个关键词,根据自然语言问句和多个关键词,通过预先训练好的自动问答模型,生成自然语言问句的答案。因此,通过在领域词典中获得与自然语言问句相关的多个关键词,对自然语言问句进行知识补充,以解决自动问答模型知识匮乏的问题,进而提高自动问答中答案生成的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的自动问答方法的实现流程图;

图2是本发明实施例二提供的自动问答方法的实现流程图;

图3是本发明实施例二提供的自动问答方法中知识融合模块的示例图;

图4是本发明实施例三提供的自动问答装置的结构示意图;

图5是本发明实施例四提供的电子设备的结构示意图。

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