[发明专利]未知问题处理方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种未知问题处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取未知问题；

将所述未知问题输入意图识别模型，得到所述未知问题的候选类别集合；

通过文本相似度算法，计算所述未知问题与所述候选类别集合中各候选类别所对应文本的相似度；

将计算得到的相似度最大值与预设阈值比对；

若所述相似度最大值大于预设阈值，则将所述未知问题增加到所述相似度最大值对应的候选类别中；

否则，根据所述未知问题，新增类别，获取所述新增类别的答案。

2.如权利要求1所述的未知问题处理方法，其特征在于，所述获取所述新增类别的答案，包括：

通过预先训练完成的阅读理解算法从知识库中获取所述新增类别的答案。

3.如权利要求2所述的未知问题处理方法，其特征在于，所述通过预先训练完成的阅读理解算法从知识库中获取所述新增类别的答案，包括：

从所述知识库中获取与所述未知问题关联的文档文本，将所述未知问题与各所述文档文本分别组合，组成若干组输入数据；

将所述输入数据输入所述阅读理解算法，生成若干组候选答案；

从所述若干组候选答案中筛选所述新增类别的答案。

4.如权利要求1所述的未知问题处理方法，其特征在于，所述获取所述新增类别的答案，包括：

从知识库中获取所述新增类别的答案。

5.如权利要求1所述的未知问题处理方法，其特征在于，所述将所述未知问题输入意图识别模型，得到所述未知问题的候选类别集合，包括：

将所述未知问题输入意图识别模型，得到若干候选类别及每个候选类别对应的置信度值；

根据所述每个候选类别对应的置信度值，对所述若干候选类别进行降序排列，取排序前N位的候选类别，组成所述候选类别集合。

6.如权利要求1或5所述的未知问题处理方法，其特征在于，预先训练文本分类算法，得到的所述意图识别模型。

7.如权利要求1所述的未知问题处理方法，其特征在于，所述文本相似度算法包括余弦相似度算法、欧式距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离、切比雪夫距离中的任意一种。

8.一种未知问题处理装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取未知问题；

意图识别模块，用于将所述未知问题输入意图识别模型，得到所述未知问题的候选类别集合；

相似度计算模块，用于通过文本相似度算法，计算所述未知问题与所述候选类别集合中各候选类别所对应文本的相似度；

数据处理模块，用于将计算得到的相似度最大值与预设阈值比对；若所述相似度最大值大于预设阈值，则将所述未知问题增加到所述相似度最大值对应的候选类别中；否则，根据所述未知问题，新增类别，获取所述新增类别的答案。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的未知问题处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的未知问题处理方法。